首先我们要定义一下什么叫做 Pod,谷歌官方给出的定义很简单:“TPU Pod 是一组通过专用网络连接在一起的连续 TPU 单元”,实际上也确实如此。相比于 TPU v1,初始设定为一个专用于推理的协处理器,由于训练场景的复杂性,TPU v2 和 v3 大幅度强化了芯片的互联能力,最主要的核心就是为了搭建这样的超大计算集群。 T...
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...
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...
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...
从下面的 TPU v3 Pod 的形态中我们就可以看到,相比于 TPU v2 Pod,它的规模大了非常多,有了更多的铜管和电缆,并且在芯片规模上整整大了 4 倍。TPU v3 Pod(1024 chips): 虚拟架构图 下面是虚拟架构图,整体的架构图也是比较明显的。AI 框架通过 RPC 远程连接到 TPU Host,基于 CPU 去控制 TPU 去实现真正的...
从下面的 TPU v3 Pod 的形态中我们就可以看到,相比于 TPU v2 Pod,它的规模大了非常多,有了更多的铜管和电缆,并且在芯片规模上整整大了 4 倍。TPU v3 Pod(1024 chips): 虚拟架构图 下面是虚拟架构图,整体的架构图也是比较明显的。AI 框架通过 RPC 远程连接到 TPU Host,基于 CPU 去控制 TPU 去实现真正的...
简介:TPU v3 是 TPU v2 的增强版,主要改进包括:MXU 数量翻倍至 4 个,时钟频率提升 30%,内存带宽扩大 30%,容量翻倍,芯片间带宽增加 30%,可连接节点数增至 4 倍。TPU v3 通过采用水冷系统,不仅提高了功率,还优化了温度管理,显著提升了计算能力和能效。TPU v3 Pod 由 1024 个 TPU v3 组成,算力达 100 PF...
从TPU v2 开始谷歌也推出了自己的超级计算集群 TPU Pod,下图是几个不同角度去观察的 TPU Pod 的图片,比较有代表性的是左上角的 TPU v2 Pod,右上角的 TPU v3 Pod 和左下角的 TPU v4 Pod。 历代TPU 产品 在前文中,我们讨论了 CPU 的不同型号,现在让我们将注意力转向谷歌的 TPU 产品线。
下图是几代 TPU 的俯视图,第一行从左到右分别是 TPU v1, v2, v4, 第二行从左到右为 v4i 和 v3 从TPU v2 开始谷歌也推出了自己的超级计算集群 TPU Pod,下图是几个不同角度去观察的 TPU Pod 的图片,比较有代表性的是左上角的 TPU v2 Pod,右上角的 TPU v3 Pod 和左下角的 TPU v4 Pod。
性能飞跃:TPU v3每芯片的性能比TPU v2提升了1.35倍,提供了更强大的计算能力。 高速内存:每个TPU v3芯片配备了16GB的高带宽内存(HBM),带宽高达600GB/s,满足了大规模数据处理的需求。 高效散热:采用液冷设计,提升了散热效率,支持更高的功耗和性能。 高度可扩展:TPU v3 Pod由1024个TPU v3芯片组成,提供了超过100 ...