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Hopper GH100 GPU与其NVSwitch结构紧密耦合,但新的3D 环面互连首次与带宽更大、基数更高的 TPUv4连接,可以将4096个TPUv4引擎紧密耦合在一起,总计达到1.126 exaflops 的 BF16计算。 其中8个 TPUv4 pods位于谷歌俄克拉荷...
随后在单个SuperPod之下,TPUv3可以扩展1024颗的片间互连(ICI),而如今的TPUv4单个Pod内可以扩展4096颗芯片,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...
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...
上周,谷歌在论文预印本平台arxiv上发表了其关于TPU v4的深入解读论文《TPU v4: An Optically Reconfigurable Supercomputer for Machine Learning with Hardware Support for Embeddings》(TPU v4:通过光互联可重配置的机器学习超级计算机,搭载硬件嵌入层加速)。该论文将于今年六月在ISCA 2023(International Symposium on ...
Google官方介绍，在相同的64芯片规模下，不考虑软件带来的改善，TPU v4相较于上一代TPU v3性能平均提升2.7倍。在实际应用中，TPU v4主要与Pod相连发挥作用，每一个TPU v4 Pod中有4096个TPU v4单芯片，得益于其独特的互连技术，能够将数百个独立的处理器转变为一个系统，互连带宽在规模上是其他任何网络技术的10...
相比较使用英伟达 A100 所创建的超级计算机,使用谷歌 TPUv4 构建的超级计算机速度快 1.2-1.7 倍,功耗降低 1.3-1.9 倍。 目前在人工智能计算领域,英伟达占据主导地位,超过 90% 的人工智能项目开发都使用其芯片。而谷歌试图在该市场上和英伟达竞争,TPU 的全称为 Tensor Processing Units,是谷歌自研的芯片。
在其I/O开发者大会上,Google今天宣布了其下一代定制的张量处理单元(TPU)人工智能芯片。这是TPU芯片的第四代产品,Google称其速度是上一版本的两倍。正如Google首席执行官桑达尔·皮查伊所指出的,这些芯片整合了4096个v4 TPU,一个pod就可以提供超过一个exaflop的AI计算能力。
TPU v4与人工智能芯片的未来 从TPU v4 的设计中,我们可以看到人工智能芯片未来的一些方向,而这些方向是我们在 Nvidia 的 GPU 等其他主流人工智能芯片的设计中也看到的: 首先就是对于高效互联和规模化的支持。随着人工智能模型越来越大,对于这类模型的支持主要依赖人工智能...
相比较使用英伟达 A100 所创建的超级计算机,使用谷歌 TPUv4 构建的超级计算机速度快 1.2-1.7 倍,功耗降低 1.3-1.9 倍。 目前在人工智能计算领域,英伟达占据主导地位,超过 90% 的人工智能项目开发都使用其芯片。而谷歌试图在该市场上和英伟达竞争,TPU 的全称为 Tensor Processing Units,是谷歌自研的芯片。