Tensor Processing Unit Tervező Google Bevezetés 2015 Típus neurális hálózatgépi tanulás A tenzorfeldolgozó egység (vagy TPU, az angol Tensor Processing Unit kifejezésből) egy meghatározott célra tervezett alkalmazásspecifikus integrált áramkör (ASIC). Ebben az esetben a TPU célja vagy funkciója gépi tanulás támogatása a számítógépes rendszerekben. Az első TPU-kat a Google fejlesztette ki és 2016-ban jelentette be ezek első generációját. A Google által kifejlesztett TPU-kat kifejezetten a TensorFlow szoftvergyűjteményhez tervezték. A TPU-k képezik az alapját minden gépi tanulást használó Google-szolgáltatásnak. A TPU-k alkalmazási területei között szerepel a robotika és a mesterséges intelligencia.
Az ok, amiért a TPU-k felülmúlják a legjobb általános CPU-kat és GPU-kat (grafikus processzorokat), az, hogy 64 bites struktúrában 8 bites adatformátumokkal dolgoznak, így növelik a párhuzamos feldolgozási kapacitást.
Architektúra A TPU egy olyan gép (integrált áramkörös megvalósítású automata), amely 8 bites adatokat szoroz össze mátrixszerkezetben. A processzor CISC típusú utasításokkal működik. A Google TPU első generációját 28 nanométeres technológiával gyártották, integrált áramköri lapkájának mérete , órajele 700 MHz, energiafogyasztása 28–40 W. 28 MiB memóriával és 4 MiB méretű belső regisztertárral rendelkezik.
Termékek Tensor Processing Unit: TPUv1TPUv2TPUv3TPUv4TPUv5eTPUv5pv6e (Trillium)Bevezetés2015201720182021202320232024Gyártási folyamat?? Lapkaméret (mm2)331< 625< 700< 400300–350? Belső memória (MiB)2832323248112 Órajel (MHz)7007009401050?1750 Memória DDR3 HBM HBM HBM HBM HBM Sávszélesség TDP (W)75280220170?? TOPS (tera-művelet másodpercenként)2345123275197 (bf16) 393 (int8)459 (bf16) 918 (int8)918 (bf16) 1836 (int8) TOPS/W??
Összehasonlítás CPU család FLOPS Év AMD ATI RADEON HD48001 teraFLOPS2008 Intel Core I7 980 XE109 gigaFLOPS2010 Nvidia Tesla GPU515 gigaFLOPS2010Google TPU92 teraFLOPS2017
Jegyzetek
Fordítás
Források További információk Tenzorfeldolgozó egységek (TPU-k) a felhőben (Google Cloud dokumentáció) Fotó a Google TPU chipjéről és lapkájáról Fotó a Google TPU v2 lapjáról Fotó a Google TPU v3 lapjáról Fotó a Google TPU v2 podjáról
Kapcsolódó szócikkek CISC, RISC-V architektúrák Gépi tanulás Robotika Mesterséges intelligencia FLOPS: lebegőpontos műveletek száma másodpercenként TensorFlow szoftver
Kategória:Alkalmazásspecifikus integrált áramkörök Kategória:Mesterséges intelligencia
Kategória:Mikroprocesszorok