在硬件并行形态里面,TPU v1 使用了 SIMD 而 GPU 使用了 SIMT 的模式,即使 TPU v1 使用的 SIMD,但是由于 TPU 使用了我们上文中提到的多级流水隐藏时延的办法,减少缓存、乱序执行、多线程、多处理、预取等功能都有助于提高 TPU 的计算吞吐,使得 TPU 的运行更符合神经网络的计算逻辑。TPU 的目的是为了提高神经...
1. TPUv1 Google第一代TPU芯片,服务器端推理芯片。 硬件架构 功能特性 1).TPU指令通过PCIe Gen3 x16总线从主机发送到指令缓冲区。矩阵乘法单元是TPU的核心,包含256x256个MAC,可以对有符号或无符号整数执行8位乘法和加法。16位乘积被收集在矩阵单元下方的32位累加器的4 MiB中。4MiB表示4096256个元素的32位累加...
如果没有软件堆栈的支持，TPU v1的硬件就没有什么用处。谷歌开发了TensorFlow这一深度学习框架，为了使TensorFlow能够与TPU v1配合使用，需要开发相应的“驱动程序”（drivers）。这些驱动程序的开发是实现TensorFlow与TPU v1协同工作的主要步骤。通过驱动程序，TensorFlow可以利用TPU v1的硬件加速性能，从而更高效地进行深...
我们上文提到,在神经网络的超强泛化能力下,TPU v1 通过将 FP32/FP16 量化成 INT8 的方式大幅度优化了推理场景的计算效率 —— 然而在模型的训练的过程中,INT8 则会导致模型训练中的不稳定和极大随机性,这对于模型训练来说是灾难性的。于是在 TPU v2 中,谷歌的工程师们优化了芯片架构,增加了对于 BF16 的...
TPU v1部署于数据中心,用于加速神经网络的推理阶段。拥有65536个8-bit MAC(矩阵乘单元),峰值性能为92 TOPS(每秒万亿次操作),以及28 MiB的片上内存空间。相比于CPU和GPU,TPU v1在响应时间和能效比上表现出色,能够显著提升神经网络的推理速度。 随着技术的不断进步,谷歌相继推出了多个TPU版本,不断提升性能和功能。
谷歌第一代 TPU(TPU v1)是 2016 年在 Google I/O 大会上发布的,随后在2017 年作为 Google Cloud 基础设施“Cloud TPU”推出,通常使用 FP32 和 FP16 等精度数据,如果降低 ML 的精度/DL计算到8位(INT8)等,则将使得在ML/DL中的处理能力得到进一步提高。此外,通过仅合并专门用于 ML/DL 的算术单元,谷歌...
TPU v1部署于数据中心,用于加速神经网络的推理阶段。拥有65536个8-bit MAC(矩阵乘单元),峰值性能为92 TOPS(每秒万亿次操作),以及28 MiB的片上内存空间。相比于CPU和GPU,TPU v1在响应时间和能效比上表现出色,能够显著提升神经网络的推理速度。 随着技术的不断进步,谷歌相继推出了多个TPU版本,不断提升性能和功能。
在2017 年,谷歌更新了他们的 TPU 序列。谷歌将这一代 TPU 称之为 “用于训练神经网络的特定领域超级计算机”,那么显而易见,相比于专注于推理场景的 TPU v1,TPU v2 将自己的设计倾向放到了训练相关的场景。如…
当在 TPUv1 的连续固定功能单元之间缓冲数据时,分割片上 SRAM 很有意义,但未分割的片上存储器更适合训练。用于推理的只读权重允许进行优化,但对于写入权重的训练不起作用。第一个更改是将激活存储和累加器合并到单个向量内存中(参见图 1)。在 TPUv2 中,更具可编程性的向量单元取代了 TPUv1 激活管道的固定...
以下为 RiseML 对谷歌 TPUv2 和英伟达 Tesla V100 的对比评测,AI 研习社将其内容编译如下。 谷歌在 2017 年为加速深度学习开发了一款的定制芯片,张量处理单元 v2 (TPUv2)。TPUv2 是谷歌在 2016 年首次公开的深度学习加速云端芯片 TPUv1 的二代产品,被认为有着替代英伟达GPU的潜在实力。RiseML 此前撰写过一篇...