Bố cục TPU v2 có cấu trúc như thế nào và các thành phần của mỗi lõi là gì?

/ / Xuất bản năm Trí tuệ nhân tạo, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, Chuyên môn về Máy học, Đi sâu vào TPU v2 và v3, ôn thi

TPU v2 (Bộ xử lý Tensor phiên bản 2) là một bộ tăng tốc phần cứng chuyên dụng được Google phát triển cho khối lượng công việc học máy. Nó được thiết kế đặc biệt để nâng cao hiệu suất và hiệu quả của các mô hình học sâu. Trong câu trả lời này, chúng ta sẽ khám phá cấu trúc bố cục của TPU v2 và thảo luận về các thành phần của từng lõi.

Bố cục TPU v2 được tổ chức thành nhiều lõi, mỗi lõi bao gồm nhiều thành phần khác nhau. Mỗi lõi có khả năng thực hiện song song một số lượng lớn các phép toán nhân ma trận, đây là một phép toán cơ bản trong nhiều thuật toán học máy.

Trung tâm của mỗi lõi TPU v2 là một dãy các phần tử xử lý (PE). Các PE này chịu trách nhiệm thực hiện các tính toán thực tế. Chúng được tối ưu hóa cao cho phép nhân ma trận và có thể thực hiện các thao tác này với thông lượng cao và độ trễ thấp. Số lượng PE trong mỗi lõi khác nhau tùy thuộc vào mẫu TPU v2 cụ thể.

Các PE được kết nối với hệ thống phân cấp bộ nhớ cục bộ, bao gồm nhiều cấp độ bộ đệm khác nhau. Những bộ đệm này được sử dụng để lưu trữ các kết quả trung gian và giảm nhu cầu truy cập vào bộ nhớ ngoài, điều này có thể gây tắc nghẽn đáng kể về mặt hiệu suất. TPU v2 sử dụng sự kết hợp giữa SRAM (Bộ nhớ truy cập ngẫu nhiên tĩnh) trên chip và DRAM (Bộ nhớ truy cập ngẫu nhiên động) ngoài chip để mang lại sự cân bằng giữa dung lượng và độ trễ.

Ngoài PE và hệ thống phân cấp bộ nhớ, mỗi lõi TPU v2 còn bao gồm một bộ điều khiển. Đơn vị điều khiển chịu trách nhiệm điều phối việc thực hiện các hướng dẫn và quản lý luồng dữ liệu giữa các thành phần khác nhau. Nó đảm bảo rằng các PE được sử dụng hợp lý và các tính toán được tiến hành một cách hiệu quả.

Hơn nữa, TPU v2 còn tích hợp kết cấu kết nối băng thông cao cho phép nhiều lõi giao tiếp với nhau. Kết nối này cho phép chia sẻ và đồng bộ hóa dữ liệu hiệu quả giữa các lõi, điều này rất quan trọng để xử lý song song. Nó đảm bảo rằng TPU v2 có thể tăng hiệu suất một cách hiệu quả bằng cách sử dụng nhiều lõi một cách phối hợp.

Tóm lại, bố cục TPU v2 được cấu trúc xung quanh nhiều lõi, mỗi lõi bao gồm các phần tử xử lý, phân cấp bộ nhớ cục bộ, bộ điều khiển và kết cấu kết nối băng thông cao. Các thành phần này phối hợp với nhau để cho phép thực thi khối lượng công việc machine learning một cách hiệu quả và hiệu suất cao.

Các câu hỏi và câu trả lời gần đây khác liên quan đến Đi sâu vào TPU v2 và v3:

Thêm câu hỏi và câu trả lời:

Gắn thẻ theo: , , , , ,