TPU (Tensor İşlem Birimi)

TPU Nedir?

Bir TPU , makine öğreniminin (ML), özellikle de derin öğrenmenin benzersiz talepleri için sıfırdan inşa edilmiştir. CPU'lar ve hatta GPU'lar gibi genel amaçlı işlemcilerin aksine, TPU'lar sinir ağlarındaki temel matematiksel işlemler olan tensor hesaplamalarında mükemmelleşmek için özel olarak üretilmiştir. Tensörler, makine öğrenimi modellerindeki verileri temsil eden çok boyutlu dizilerdir ve TPU'lar büyük ölçekli matris çarpımlarını ve diğer tensor cebirlerini yüksek hızda ve enerji verimliliğinde gerçekleştirmek için optimize edilmiştir. Bu uzmanlık, TPU'ların makine öğrenimi görevlerini CPU'lardan çok daha hızlı ve birçok senaryoda GPU'lardan daha verimli bir şekilde yürütmesine olanak tanır, özellikle de aşağıdaki gibi çerçevelerle çalışırken TensorFlow gibi diğerleri için destek olmasına rağmen, başlangıçta optimize edildikleri PyTorch da mevcuttur. Google Cloud TPU Tanıtımı'ndan ayrıntılar hakkında daha fazla bilgi edinebilirsiniz.

TPU'ların Uygulamaları

TPU'lar, özellikle Google hizmetleri tarafından desteklenen ve Google Cloud gibi platformlar aracılığıyla erişilebilen daha geniş AI ve ML alanlarında giderek artan çeşitli uygulamalarda yaygın olarak kullanılmaktadır. Temel uygulamalar şunlardır:

• Büyük Ölçekli Model Eğitimi: TPU'lar, doğal dil işleme (NLP) (BERT veya GPT varyantları gibi) ve gelişmiş bilgisayarla görme görevlerinde kullanılanlar gibi çok büyük ve karmaşık modelleri eğitmede mükemmeldir. Mimarileri, genellikle dağıtılmış eğitim gibi teknikleri kullanarak gereken büyük paralel hesaplamalar için çok uygundur. Araştırmacılar ve geliştiriciler önemli hız artışları için TPU bölmelerinden yararlanabilirler. Google Arama ve Çeviri'nin temelini oluşturan birçok büyük model, eğitim için TPU'ları kullanmaktadır.
• Yüksek Hacimli Çıkarım: Büyük veri kümeleri üzerinde hızlı tahminler gerektiren uygulamalar için TPU'lar yüksek verim ve düşük gecikme süresi sağlar. Google Fotoğraflar (görüntü analizi ve nesne algılama için) ve Google Asistan (konuşma tanıma için) gibi ürünlerinde gerçek zamanlı yapay zeka özelliklerini güçlendirmek için TPU'ları kullanır. TPU'lar, Ultralytics K aggle entegrasyon kılavuzunda tartışıldığı gibi, deneyler için daha geniş erişim sağlayan Kaggle gibi platformlarda da mevcuttur. Daha küçük Edge TPU 'lar bu hızlandırmayı uç bilişim cihazlarına taşır.

TPU'lar GPU'lara karşı

Hem TPU'lar hem de GPU'lar ML iş yüklerini hızlandırırken, önemli ölçüde farklılık gösterirler:

• Mimari: GPU'lar, başlangıçta grafikler için paralel işleme için tasarlanmıştır, bu da onları ML dahil olmak üzere çeşitli paralel görevler için çok yönlü hale getirir. TPU'lar, sinir ağlarında baskın olan tensor işlemleri için özel olarak optimize edilmiş daha özel bir mimariye (Matris Çarpma Birimleri) sahiptir.
• Esneklik: GPU'lar, daha geniş yazılım desteğiCUDA, çeşitli ML çerçeveleri) ve ML dışındaki görevlere uygulanabilirlik nedeniyle daha fazla esneklik sunar. TPU'lar, özellikle derin öğrenme eğitimi ve çıkarımı olmak üzere makine öğrenimi için son derece optimize edilmiştir ve PyTorch desteği gelişmekle birlikte TensorFlow veya JAX gibi çerçevelerle en iyi performansı gösterir.
• Verimlilik: Büyük ölçekli, uyumlu makine öğrenimi iş yükleri için TPU'lar, GPU'lara kıyasla watt başına üstün performans sunabilir. Bununla birlikte, GPU'lar daha küçük görevler için veya TPU mimarisine daha az uygun işlemleri içerenler için daha uygun maliyetli veya performanslı olabilir.

Özetle TPU'lar, özellikle büyük ölçekli eğitim ve çıkarım işleri olmak üzere belirli yapay zeka uygulamaları için gelişmiş performans ve verimlilik sunan, modern makine öğreniminin talepleri için özel olarak tasarlanmış donanımda önemli bir ilerlemeyi temsil etmektedir. GPU'lar gibi diğer hızlandırıcıları tamamlayarak belirli iş yüküne, ölçeğe ve yazılım ekosistemine bağlı olarak seçenekler sunarlar. Ultralytics HUB gibi platformlar aracılığıyla bulut kaynakları da dahil olmak üzere eğitim seçeneklerini keşfedebilirsiniz.