Tensor Processing Unit (TPU) 是一种定制设计的机器学习加速器，由Google 开发，专门用于神经网络工作负载。这些专用处理器的设计可显著加快和扩展机器学习操作，特别是推理和训练任务。TPU 设计用于处理人工智能中涉及的复杂数学计算，对于某些类型的机器学习模型，其性能比 CPU 和 GPU 有显著提高。
TPU 是什么？
TPU 是一种专用集成电路 (ASIC)，从一开始就是为满足机器学习（尤其是深度学习）的独特需求而设计的。CPU 甚至 GPU 等通用处理器用途广泛，可以处理各种任务，而 TPU 则不同，它是专门为tensor 计算（神经网络中的基本数学运算）而设计的。张量是机器学习模型中表示数据的多维数组，TPU 经过优化，可以高速、高效地执行tensor 代数。这种专业化使 TPU 能够比 CPU 更快速地执行机器学习任务，如训练复杂模型或执行快速推理，而且在很多情况下比 GPU 更高效。要进一步了解底层计算，您可以浏览有关深度学习和神经网络的资源。
热塑性聚氨酯的应用
TPU 广泛应用于各种应用，尤其是由Google 服务驱动的应用，并越来越多地应用于更广泛的人工智能和 ML 领域。一些关键应用包括
- 加速Ultralytics YOLO 模型：TPU 可以大大加快模型的推理过程。 Ultralytics YOLO模型的推理过程，从而在实时应用中实现更快、更高效的目标检测。
- 为Google 服务提供动力：许多Google 产品，如Google Search、Google Translate 和Google Photos，都利用 TPU 为数十亿用户提供快速、准确的人工智能驱动功能。例如，TPU 在语义搜索和提高搜索结果质量方面发挥着至关重要的作用。
- 基于云的机器学习： Google 云计算将 TPU 作为一种服务提供给研究人员和开发人员，使他们能够利用 TPU 的强大功能在云中完成要求苛刻的机器学习工作负载。这对于超参数调整和大型模型的分布式训练等任务尤为有利。
- 边缘计算： Google 的边缘 TPU 专为在Raspberry Pi和其他嵌入式系统等边缘设备上部署而设计。它们可以在本地设备上运行机器学习模型，促进实时处理并减少延迟，这对于机器人流程自动化（RPA）和实时物体跟踪等应用至关重要。
- 医学图像分析：TPU 加快了大型医疗图像分析任务的处理速度，有助于加快医疗保健领域的诊断和治疗规划。
TPU 与 GPU
虽然 TPU 和 GPU 都用于加速机器学习工作负载，但它们之间存在着主要差异：
- 专业化：TPU 高度专业化，适用于机器学习，尤其是TensorFlow 工作负载，而 GPU 则更具通用性，在图形并行处理和机器学习以外的更广泛计算任务方面表现出色。
- 架构TPU 的架构专为矩阵乘法和tensor 运算而设计，因此在神经网络计算方面效率极高。GPU 虽然也是并行处理器，但其架构更为灵活，专为图形渲染而设计，适用于机器学习。
- 性能对于深度学习任务，尤其是推理，TPU 在速度和能效方面往往优于 GPU。不过，GPU 在执行各种计算任务时仍然具有广泛的用途和强大的功能，而且有更广泛的软件和库生态系统提供支持。
- 可访问性：TPU 最初在访问方面受到较多限制，但现在可通过Google Cloud 和 EdgeTPU 产品访问。GPU 可通过不同的供应商和云提供商广泛获取。
总之，TPU 代表了专为满足现代机器学习需求而设计的硬件的重大进步，可为各种人工智能应用提供更高的性能和效率，包括那些利用最先进模型的应用，如 Ultralytics YOLOv8.
