TPU (Tensor Processing Unit)

什么是TPU？

TPU 满足机器学习 (ML) 的独特需求而设计。CPU甚至 GPU 等通用处理器可以处理更广泛的任务，而 TPU 则不同，它是专门为擅长tensor 计算（神经网络 (NN) 中的基本数学运算）而设计的。张量是代表 ML 模型中数据的多维数组，TPU 经过优化，可以高速、高能效地执行大规模矩阵乘法和其他tensor 代数运算。这种专业化使 TPU 执行 ML 任务的速度比 CPU 快得多，在许多情况下，比 GPU 更高效，特别是在使用以下框架时 TensorFlow等框架时尤其如此。支持其他框架，如 PyTorch等其他框架的支持，扩大了它们的可用性。您可以Google TPU 简介中了解更多具体信息。

热塑性聚氨酯的应用

TPU 广泛应用于各种应用，特别是由Google 服务提供支持的应用，并越来越多地应用于通过Google 等平台访问的更广泛的人工智能和 ML 领域。主要应用包括

• 大规模模型训练：TPU 擅长训练需要巨大计算能力和分布式训练设置的大规模深度学习模型。例如，Google 在内部使用 TPU 为Google 搜索和Google 翻译等服务训练复杂的模型，处理庞大的数据集和复杂的架构。
• 大容量推理：对于需要对大量数据进行快速高效推理的应用，TPU 可提供显著的加速性能。这对于聊天机器人中的自然语言处理（NLP）或Google 照片中的大规模物体检测等计算机视觉（CV）任务等实时服务至关重要。
• 研究与开发：研究人员通过云平台和Kaggle（参见Ultralytics Kaggle 集成指南）等环境利用 TPU 加速实验和开发尖端的人工智能模型，例如用于医学图像分析或科学模拟的模型。
• 边缘计算：较小的版本被称为边缘 TPU，可将 ML 推断功能直接带到设备上，从而支持需要低延迟和离线处理的物联网和机器人应用。了解有关边缘计算原理的更多信息。

TPU vs GPU vs CPU

虽然 TPU、GPU 和 CPU 都能处理计算，但它们的设计目的不同，擅长的任务也不同：

• CPU （中央处理器）：标准计算机的大脑，专为通用计算任务而设计。它处理系统操作、顺序执行程序指令并管理各种工作负载，但对于深度学习所需的大规模并行计算来说，速度相对较慢。了解有关CPU 与GPU 比较的更多信息。
• 图形处理器（GPU ）：GPU 最初是为渲染图形而设计的，具有数千个内核，可优化并行处理。这使得它们在训练和运行许多 ML 模型时非常有效，在各种任务（如使用Ultralytics YOLO 模型进行物体检测）的性能和灵活性之间实现了良好的平衡。主要提供商包括 NVIDIA和AMD。
• TPU （Tensor 处理单元）：专为神经网络工作负载设计的矩阵处理器。TPU 可为大规模tensor 运算提供峰值性能和能效，特别是在Google的生态系统中（如TensorFlow和 Google 的PyTorch ）。对于一般的并行计算，它们可能不如 GPU 灵活，但对于托管在Google 平台等平台上的特定大规模 ML 任务，它们可以在成本和速度上带来巨大优势。

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，为特定的人工智能应用，尤其是大规模训练和推理工作提供了更高的性能和效率。它们是对 GPU 等其他加速器的补充，可根据特定的工作负载、规模和软件生态系统提供各种选择。您可以通过Ultralytics HUB等提供简化模型训练和管理功能的平台，探索包括云资源在内的训练选项。有关人工智能趋势的更多信息，请访问Ultralytics 博客。