现在我们对比一下 TPU v2 和 v3 Pod,最大的区别就在算力上:TPU v2 有 256 块 TPU v2 组成,算力为 11.5 PFLOPS;Tpu v3 则由 1024 块 TPU v3 芯片组成,算力为 100 PFLOPS。这也就是为什么我们一直在说,TPU v3 是一个 TPU v2 的强化版,最本质的原因就是两者在核心架构上本质的区别没有那么明显,而主要...
此外，TPU v3 加入了液体冷却技术，TPU v4 引入了光学电路开关，进一步提升了性能和效率。2023年，鉴于TPU v5芯片遭遇“浮夸”质疑和争议，谷歌直接跳至TPU v5e版本。TPU v5e在架构上进行了调整，采用单TensorCore架构，INT8峰值算力达到393 TFLOPS，超过v4的275 TFLOPS，但BF16峰值算力却只有197 TFLOPS，低于前一...
就算谷歌随后正式发布了全新版本的TPU v5e以正视听，它也在一定程度上回避了峰值算力指标的对比，而是声称每一美元对应算力的“性价比”最高。这一说法在追求最强算力的今天，似乎略显弱势。最后，我细看了TPU v5e的架构和性能指标。在TPU v5e的芯片架构中，它又将从v3到v4沿用的双TensorCore架构改成了单TensorC...
从使用者的角度,以GPU对应的术语来说,我们可以简单理解为:一台TPUv3机器有八块卡,每块卡的显存为16GB;一台TPUv4机器有四块卡,每块卡的显存为32GB。 而我们在Google Cloud上面购买TPU算力时,常用的计算方式为TPUv3-8/TPUv4-8,v后面表示版本(3或者4),横线后面则表示物理核的个数。TPU是按照物理核来收费的。T...
因此,作者假设 PaLM 在 TPU v3 上训练时硬件利用率达到 50%:按照这个算法,我们每一美元可以买到 221 PFLOPs。考虑到最后一次训练要用 2.56×10^24FLOPs 的算力,我们的最终花费大约是 1160 万美元:按租用 NVIDIA 显卡算两年前,有人给 GPT-3 算过一笔账,发现如果使用当时市场上价格最低的 GPU 云(使用 Lambda...
每个 TPU v2 设备能够在单板上提供 180 TFLOPS 的峰值算力。一年之后 TPU v3 发布,它将峰值性能提高到了 420 TFLOPS。云 TPU 于 2018 年 2 月开始提供学术访问权限。这篇论文中使用的就是云 TPU。 英伟达的 Tesla V100 Tensor Core 是一块具有 Volta 架构的 GPU,于 2017 年发布。 CPU 已经被证明在某些...
TPU v4 的性能比 TPU v3 高 2.1 倍，性能功耗比提高 2.7 倍。基于 TPU v4 的超级计算机拥有 4096 块芯片，整体速度提高了约 10 倍。对于类似大小的系统，谷歌能做到比 Graphcore IPU Bow 快 4.3-4.5 倍，比 Nvidia A100 快 1.2-1.7 倍，功耗低 1.3-1.9 倍。除了芯片本身的算力，芯片间互联...
需要指出的是，从第三代TPU v3开始，谷歌就专注于增强可扩展性，以便能够更大规模地并行处理。最新的TPU v5e ，可以通过采用400 TB/s互连来配置多达256个芯片。使得进行更大规模的学习和推理成为可能。谷歌表示，在 256 个芯片配置下，INT8 的算力将达到 100 PetaOps。据介绍，TPU v5e将提供了多种不同的虚拟...
从那时开始，谷歌TPU便开始了一代又一代的更新。2017年第二代TPU v2，2018年第三代TPU v3，以及 2021 年第四代TPU v4，2023 年第五代TPU v5e，以及刚刚最新发布的 TPU v5p。近几年，人工智能领域取得了长足进步，其中大语言模型的开发尤其令人瞩目。训练大模型需要大量的计算能力，因为它们通常在包含数十亿个...
TPU v4进一步增强了扩展性和灵活性,支持大规模AI计算集群的构建。其中,TPU v2 首次将单颗设计扩展到更大的超算系统,构建了由256 颗TPU芯片构成的TPU Pod。此外,TPU v3 加入了液体冷却技术,TPU v4 引入了光学电路开关,进一步提升了性能和效率。 2023年,鉴于TPU v5芯片遭遇“浮夸”质疑和争议,谷歌直接跳至TPU v...