TPU型号:Colab上可用的TPU型号是TPU v2和TPU v3。 TPU v2规格: 计算核心:8个Tensor核心 内存:64 GB HBM(高带宽内存) 计算性能:每秒180 TFLOPs(浮点运算每秒) TPU v2适用于中小规模的机器学习任务,具有较高的性价比。 TPU v3规格: 计算核心:8个Tensor核心 ...
最后，Colab 确实提供了非常强劲的免费 TPU，而且使用 Keras 或 TPUEstimator 也很容易重新搭建或转换已有的 TensorFlow 模型。机器之心只是简单地试用了 Colab 免费 TPU，还有很多特性有待读者的测试，例如支持 TPU 的 PyTorch 1.0 或循环神经网络在 TPU 上的性能等。参考资料：文档：https://www.tensorflow.org/...
目前,Colab 一共支持三种运行时,即 CPU、GPU(K80)和 TPU(据说是 TPU v2)。但我们不太了解 Colab 中的 GPU 和 TPU 在深度模型中的表现如何,当然后面会用具体的任务去测试,不过现在我们可以先用相同的运算试试它们的效果。因此我们首先尝试用简单的卷积运算测试它们的迭代时间。 在测试不同的硬件时,需要切换到...
目前,Colab 一共支持三种运行时,即 CPU、GPU(K80)和 TPU(据说是 TPU v2)。但我们不太了解 Colab 中的 GPU 和 TPU 在深度模型中的表现如何,当然后面会用具体的任务去测试,不过现在我们可以先用相同的运算试试它们的效果。因此我们首先尝试用简单的卷积运算测试它们的迭代时间。 在测试不同的硬件时,需要切换到...
目前,Colab 一共支持三种运行时,即 CPU、GPU(K80)和 TPU(据说是 TPU v2)。但我们不太了解 Colab 中的 GPU 和 TPU 在深度模型中的表现如何,当然后面会用具体的任务去测试,不过现在我们可以先用相同的运算试试它们的效果。因此我们首先尝试用简单的卷积运算测试它们的迭代时间。
在PyTorch上使用TPU对性能的提升到底有多明显呢?官方选用了v2-8的一个核心,即1/8 TPU的情形,与使用英伟达Tesla K80 GPU进行对比,实测显示推理时间大大缩短,性能约有4倍左右的提升。 GitHub地址: https://github.com/pytorch/xla/tree/master/contrib/colab...
这是大多数读者熟悉的格式,即通过Colab或单个 TPU-VM 公开的 4 个芯片(8 个核心,但通常被视为 4 个逻辑兆核)。对于像 TPU v5e 这样的推理芯片,我们每个主机有 2 个托盘,而不是 1 个,但每个芯片只有 1 个核心,这样我们就有 8 个芯片 = 8 个核心。
在TPUv2上预训练BERT-Base模型大约需要54小时.Google Colab并非设计用于执行长时间运行的作业,它会每8小时左右中断一次训练过程。对于不间断的训练,请考虑使用付费的不间断使用TPUv2的方法。 也就是说,使用Colab TPU,你可以在以1美元的价格在谷云盘上存储模型和数据,以几乎可忽略成本从头开始预训练BERT模型。
值得一试,支持最好的当然是 GCP + TPU,价格小贵,个人或者小团体的话每月 10 刀的 Colab Pro 也可以考虑,截至此时此刻(2020.04.23),Google 在 Colab 提供的 TPU 资源是 TPU V2 设备,每个设备下 4 个 TPU V2 模块,每个模块有两个 core,具体到代码的话就是可选用 1 个 或者 8 个 core,其他的选项不...
目前,Colab 一共支持三种运行时,即 CPU、GPU(K80)和 TPU(据说是 TPU v2)。但我们不太了解 Colab 中的 GPU 和 TPU 在深度模型中的表现如何,当然后面会用具体的任务去测试,不过现在我们可以先用相同的运算试试它们的效果。因此我们首先尝试用简单的卷积运算测试它们的迭代时间。