7.3.获取tpu-perf工具 从https://github.com/sophgo/tpu-perf/releases地址下载最新的tpu-perfwheel安装包。例如: tpu_perf-x.x.x-py3-none-manylinux2014_x86_64.whl 。并将tpu-perf包放置到与model-zoo同一级目录下。此时的目录结构应该为如下形式: ...
基于tpu-perf的model-zoo测试评估软件是由北京算能科技有限公司著作的软件著作,该软件著作登记号为:2024SR1898739,属于分类,想要查询更多关于基于tpu-perf的model-zoo测试评估软件著作的著作权信息就到天眼查官网!
而TPU的任务就是让所有机器对编译器而言都没有区别,以便可以在重组代码的同时获得相同的高质量结果,以实现后向ML兼容性。 教训十:优化的目标是Perf/TCO还是Perf/CapEx 在将研究成果应用到实际生产时,我们优化的目标是什么?Google构建硬件是为了用在自己的数据中心,所以我们所要控制的成本是指总体拥有成本(TCO),包...
TPUv3 和 TPUv4i 都比 TPUv2 快 1.9 倍以上,TPUv1 的速度大概是 TPUv2 的 70% 左右。更大、更热的 TPUv2/v3 芯片有两个内核,而较小的 TPUv4i 芯片有一个内核,这使 TPUv4i 芯片在 perf/TCO 和部署方面更胜一筹。 下图使用 MLPerf 推理 0.5-0.7 版本基准测试比较了 TPUv3 和 TPUv4i 相比于 NV...
教训十:优化的目标是Perf/TCO还是Perf/CapEx 在将研究成果应用到实际生产时,我们优化的目标是什么?Google构建硬件是为了用在自己的数据中心,所以我们所要控制的成本是指总体拥有成本(TCO),包括资本成本(采购成本)和运行成本(电力、冷却、空间成本)。资金成本是一次性的,而运行成本需要持续支出3~4年。
综上,其实可以看到与MSFT Azure和AWS相比,Google SuperPod在AI workloads方面具备性能/总拥有成本(perf/TCO)的优势,因为TPU从微架构到系统架构的整体设计都是为了协同特定模型和算法并发挥出极致的并行性能和扩缩效益。这是一个有意思的讨论,我们早已将追求单颗芯片的极致性能转变为追求全局Pod集群的scale_up/scale_ou...
TPUv3 和 TPUv4i 都比 TPUv2 快 1.9 倍以上,TPUv1 的速度大概是 TPUv2 的 70% 左右。更大、更热的 TPUv2/v3 芯片有两个内核,而较小的 TPUv4i 芯片有一个内核,这使 TPUv4i 芯片在 perf/TCO 和部署方面更胜一筹。 下图使用 MLPerf 推理 0.5-0.7 版本基准测试比较了 TPUv3 和 TPUv4i 相比于 ...
• tpu-perf 为模型性能和精度验证提供了一套完整工具包。 • tpu-kernel 是芯片底层开发接口,既可以调用专用指令实现深度学习业务逻辑的加速,又可以调用通用指令实现客制的各种算法加速。 github的TPU-MLIR代码 sophon-sail 用户手册 目前直接支持的框架有PyTorch、ONNX、TFLite和Caffe。其他框架的模型需要转换成ONN...
教训十:优化的目标是Perf/TCO还是Perf/CapEx 在将研究成果应用到实际生产时,我们优化的目标是什么?Google构建硬件是为了用在自己的数据中心,所以我们所要控制的成本是指总体拥有成本(TCO),包括资本成本(采购成本)和运行成本(电力、冷却、空间成本)。资金成本是一次性的,而运行成本需要持续支出3~4年。 因此,芯片和主...
今年 1 月，Groq 首次参与公开基准测试，就在 Anyscale 的 LLMPerf 排行榜上取得了突出的成绩，远超其他基于云的推理提供商。图源：https://github.com/ray-project/llmperf-leaderboard?tab=readme-ov-file 人工智能已经在科技界掀起了一场风暴。2023 年可能是世界意识到人工智能将成为现实的一年，而 2024 年则...