在以英伟达产品为代表的GPU在算力基础设施市场“一骑绝尘”的情况下，TPU何以崭露头角，又何以赢得苹果等全球知名企业的青睐？市场分析师表示，以GPU为代表的通用计算架构和针对特定领域的DSA（DomainSpecific Architecture，面向特定领域）计算架构是目前两大主流AI芯片设计思路。但在市场容量巨大的应用领域，计算芯片的架...
TPU v1只是故事的开始。TPU v1的设计速度很快，唯一的目标是使推理更快、更省电。它有许多明显的局限性，也不是为训练而设计的。谷歌内外的公司很快就开始研究如何改进TPU v1。我们将在后面的文章中介绍它的一些后续产品。原文：Google's First Tensor Processing Unit : Architecture https://thechipletter.substa...
title TPU Architecture Person(user, "User") System(TPU, "TPU", "Tensor Processing Unit for ML") System_Boundary(TPU_Boundary, "TPU Components") { Container(MatrixUnit, "Matrix Unit", "Performs matrix operations") Container(MemorySubsystem, "Memory Subsystem", "Handles data storage") Container...
https://thechipletter.substack.com/p/googles-first-tpu-architecture
https://cloud.google.com/tpu/docs/system-architecture-tpu-vm?hl=zh-cn#targetText=Tensor%20Processing%20Units%20(TPUs)%20are,and%20leadership%20in%20machine%20learning.https://cloud.google.com/tpu/docs/system-architecture-tpu-vm?hl=zh-cn#targetText=Tensor%20Processing%20Units%20(TPUs)%20...
Google AI, “TPU v7 Architecture Deep Dive,” 2023. S. Borkar et al., “Silicon Photonics in TPU v7,” IEEE Journal of Solid-State Circuits, 2023. Google Blog, “TPU v7 Outperforms Supercomputers,” Oct. 2023. M. Abadi et al., “Heterogeneous Computing with TPU and GPU,” arXiv:231...
Google的一篇论文介绍了一种模型优化技术Platform-aware AutoML,AutoML使用的方法称为“神经架构搜索(Neural Architecture Search)”,即机器自动在搜索空间中寻找更优的神经网络模型结构。在上述论文的例子中,经机器自动优化后的CNN1模型,在相同的硬件和编译器上可实现相同的准确率,而运算性能为原模型的1.6倍。
https://www.censtry.com/blog/why-did-google-develop-its-own-tpu-chip-in-depth-disclosure-of-team-members.html https://cloud.google.com/tpu/docs/system-architecture-tpu-vm?hl=zh-cn#targetText=Tensor%20Processing%20Units%20 ( TPUs ) %20are,and%20leadership%20in%20machine%20learning....
市场分析师表示,以GPU为代表的通用计算架构和针对特定领域的DSA(DomainSpecific Architecture,面向特定领域)计算架构是目前两大主流AI芯片设计思路。但在市场容量巨大的应用领域,计算芯片的架构演进总呈现出从通用型向专用型转变的规律。 随着大模型训练的计算量和复杂度的指数级增长,传统GPU成本昂贵、算力利用率低、能耗...
采用 TSMC 28nm 工艺的 Myriad2 中集成了 12 个向量处理器 SHAVE (Streaming Hybrid Architecture Vector Engine)。按照 Movidius 的说法,SHAVE 是一种混合型流处理器,集成了 GPU、 DSP 和 RISC 的优点,支持 8/16/32 bit 定点和 16/32 bit 浮点计算,而且硬件上支持稀疏数据结构。此外,Myriad2 中有两个 ...