Descubra cómo las unidades de procesamiento tensorial (TPU) aceleran las tareas de aprendizaje automático, como el entrenamiento, la inferencia y la detección de objetos, con una eficiencia inigualable.
Una unidad de procesamiento de tensor, o TPU, es un tipo de acelerador de hardware personalizado desarrollado por Google específicamente para cargas de trabajo de aprendizaje automático (ML) y aprendizaje profundo. Estos circuitos integrados de aplicación específica (ASIC) están diseñados para acelerar drásticamente los cálculos de tensor y matriz que son fundamentales para entrenar y ejecutar redes neuronales. Las TPU están diseñadas para ofrecer un alto rendimiento y eficiencia energética en tareas de aprendizaje automático a gran escala, lo que las convierte en un componente crucial de la infraestructura de IA moderna.
Las TPU están diseñadas para manejar el enorme volumen de cálculos que requieren los modelos de IA. Su arquitectura está muy optimizada para la principal operación matemática de las redes neuronales: la multiplicación de matrices. A diferencia de los procesadores de propósito general, las TPU se centran en la aritmética de alto rendimiento y baja precisión, que se adapta bien a la naturaleza de los modelos de aprendizaje profundo. Al procesar enormes lotes de datos en paralelo, pueden reducir significativamente el tiempo necesario tanto para el entrenamiento del modelo como para la inferencia en tiempo real. Se suele acceder a ellos a través de Google Cloud Platform y están estrechamente integrados con marcos de ML como TensorFlow y PyTorch.
Las TPU son fundamentales para impulsar algunas de las aplicaciones de inteligencia artificial más exigentes de la actualidad.
Aunque las TPU, las GPU y las CPU son todos procesadores, están diseñados para fines muy diferentes.
Los usuarios de Ultralytics pueden aprovechar las TPU para acelerar sus proyectos de visión por ordenador. Los modelos pueden exportarse a formatos compatibles con TPU, como TensorFlow Lite para la TPU Edge de Google. Esto permite un despliegue altamente eficiente en dispositivos edge como la Coral Dev Board. Para trabajos de formación a gran escala, plataformas como Ultralytics HUB pueden orquestar la formación en varios recursos de computación en la nube, lo que permite a los usuarios aprovechar la potencia de las TPU para sus conjuntos de datos personalizados. Esta integración facilita todo el ciclo de vida de MLOps, desde la formación hasta el despliegue y la supervisión.