加上Pod片间互连带宽,整个TPUv4 Pod的总算力达到1126 ExaFLOP(即大于每秒执行10的18次方BF16浮点计算);据传TPUv5可以扩展16384芯片,同时再提供足够的HBM内存和带宽(全部基于OCS光互连而非以太网RDMA),这种设计思想对于超大模型的并行训推性能及其TCO成本十分关键。
我们可以看到，其实每个SC的结构都较为简单，因此在每个TPU v4中都部署了大量SC，但同时SC总体的面积开销和功耗开销都紧紧占TPU v4的5%左右。谷歌在论文中比较了使用CPU运行嵌入层（这也是常规运行嵌入层的做法）以及使用TPU v4 SC运行嵌入层，结果表明在运行相同的推荐系统时，相对于把嵌入层在CPU上运行，把嵌入层...
在谷歌的设计中,超级计算机的拓扑结构为:将4x4x4(64)个TPU v4芯片互联在一起形成一个立方体结构(cube),然后再把4x4x4这样的cube用连在一起形成一个总共有4096个TPU v4的超级计算机。 TPU超级计算机(由4096个TPU v4组成)拓扑结构 在这样的拓扑中,物理距离较近的TPU v4(即在同一个4x4x4 cube中的芯片)可以用常...
TPUv4是计算引擎的真正升级,进程从16纳米缩小到7纳米,并且具有其他所有优点:MXU 的数量再次增加了一倍,缓存内存增加了九倍达到244 MB,HBM2内存带宽增加了33%到1.2 TB/秒,但有趣的是,HBM2内存容量保持在32 GB。 谷歌之所以能够做到这一点,是因为它可以疯狂地扩展TPUv4 pods,比如Nvidia 吹嘘自己可以将多达256个Hop...
为了TPU的可扩展性设计专用光学芯片,谷歌也是拼了 从论文的标题可以看到,谷歌 TPU v4 的一个主要亮点是通过光互连实现可重配置和高可扩展性(也即标题中的“optically reconfigurable”)。而在论文的一开始,谷歌开门见山首先介绍的也并非传统的 MAC 设计、片上内存、 HBM...
而在论文的一开始,谷歌开门见山首先介绍的也并非传统的MAC设计、片上内存、HBM通道等AI芯片常见的参数,而是可配置的光学互联开关(reconfigurable optical switch)。作为论文的重中之重,这里我们也详细分析一下为什么光学互联在TPU v4设计中占了这么重要的位置,以至于谷歌甚至为了它自研了一款光学芯片。
HBM 内存带宽高出 1.3 倍。根据切片大小,TPU v4 的二分带宽为 2x–4x(参见上图 8)。它还具有 TPU v3 中没有的 128 MB 片上 CMEM 暂存器存储器。 图11:TPU v4 生产工作负载在对数规模上的可扩展性。 目前,基础设施限制阻碍了获取最后几个数据点:BERT0 扩展到 2K,DLRM0/1 扩展到 1K。表 4:TPU v4...
每个v3 TPU芯片包含两个TensorCore。每个TensorCore都有两个MXU、一个矢量单元和标量单位TPU v4TPU v4是Google TPU系列计算引擎的真正升级,工艺从16纳米缩小到7纳米,MXU的数量翻了一番,缓存内存增加了9倍至244MB,HBM2内存带宽增加了33%至1.2TB/s,可惜HBM2内存容量保持不变32GB TPU v4首次亮相的新3D torus互联...
从论文的标题可以看到,谷歌TPU v4的一个主要亮点是通过光互连实现可重配置和高可扩展性(也即标题中的“optically reconfigurable”)。而在论文的一开始,谷歌开门见山首先介绍的也并非传统的MAC设计、片上内存、HBM通道等AI芯片常见的参数,而是可配置的光学互联开关(reconfigurable optical switch)。作为论文的重中之重,...
使用bfloat16 脉动阵列计算密度:HBM 为计算提供支持,XLA编译器。 具有原则性线性代数框架的灵活大数据核心。 4. Edge TPU Google发布的嵌入式TPU芯片,用于在边缘设备上运行推理。 5. TPUv4i TPUv4i:Google于2020年发布,定位是服务器端推理芯片. 硬件架构 ...