首先来看一下 TPU v4 的架构图,每个 TPU v4 都有两个 Tensor Core,每个 Tensor Core 里面有分别六个单元组成,其中有四个是 TPU 的最核心的脉动阵列 MXU,另外还有两个单元,一个是 Scalar Unit,另一个是 Vector Unit,这些都在前面的章节讲过。同时我们还看到两个 HBM 也就是内存模块,为了降低电缆的时延,它...
首先来看一下 TPU v4 的架构图,每个 TPU v4 都有两个 Tensor Core,每个 Tensor Core 里面有分别六个单元组成,其中有四个是 TPU 的最核心的脉动阵列 MXU,另外还有两个单元,一个是 Scalar Unit,另一个是 Vector Unit,这些都在前面的章节讲过。同时我们还看到两个 HBM 也就是内存模块,为了降低电缆的时延,它...
首先来看一下 TPU v4 的架构图,每个 TPU v4 都有两个 Tensor Core,每个 Tensor Core 里面有分别六个单元组成,其中有四个是 TPU 的最核心的脉动阵列 MXU,另外还有两个单元,一个是 Scalar Unit,另一个是 Vector Unit,这些都在前面的章节讲过。同时我们还看到两个 HBM 也就是内存模块,为了降低电缆的时延,它...
每个SC都有自己的向量计算单元（scVPU），2.5 MB本地SRAM，以及可以访问高达128TB共享HBM的内存访问接口。除此之外，SC还有一些专门为嵌入层操作设计的专用加速逻辑，包括排序（Sort）、规约（Reduce）、拼接（Concat）等。我们可以看到，其实每个SC的结构都较为简单，因此在每个TPU v4中都部署了大量SC，但同时SC总体...
TPUv4硬件结构上独立存在的SparseCore(SC)单元就是为了解决擅长密集范式的TensorCore不能更好的支持优化Embedding计算范式的问题。如下图示:SC设计了一种类似于GPUDirect的快速HBM访问(我推测),并且增加了独立的fetch,processing,flush等操作的处理单元,以便让数据高效传送到Spmem_bank(Sparse_Vector_Mem)里面,并且搭配一...
TPU v4 产品形态 下面是 TPU v4 的产品形态,相比于前几代,形态的变化差异非常的大。 制造工艺:从前代的 16nm 提升到了最新的 7nm 工艺。 硬件增加:TPU v4 上的 MXU 数量相比前代 TPU v3,又翻了一倍,而内存则增加了 9 倍,增加到了 244MB,虽然 HBM 内存的容量依然是 32GB,但内存带宽增加到了 1.2TB/s...
首先来看一下 TPU v4 的架构图,每个 TPU v4 都有两个 Tensor Core,每个 Tensor Core 里面有分别六个单元组成,其中有四个是 TPU 的最核心的脉动阵列 MXU,另外还有两个单元,一个是 Scalar Unit,另一个是 Vector Unit,这些都在前面的章节讲过。同时我们还看到两个 HBM 也就是内存模块,为了降低电缆的时延,它...
因此TPUv4i 增加了一个共享的片上互连 OCI,它连接了 die 上所有的部件,并且可以基于当前的部件来扩展它的拓扑。OCI 对于增加 CMEM 来说特别重要,在 HBM、CMEM 和 VEM 之间进行分配和数据传输的方式会持续进化。 运算改进。另一个重要变化是运算单元。需要量化的风险和 ML 向后兼容性的重要性意味着,尽管要进行...
TPUv4是计算引擎的真正升级,进程从16纳米缩小到7纳米,并且具有其他所有优点:MXU 的数量再次增加了一倍,缓存内存增加了九倍达到244 MB,HBM2内存带宽增加了33%到1.2 TB/秒,但有趣的是,HBM2内存容量保持在32 GB。 谷歌之所以能够做到这一点,是因为它可以疯狂地扩展TPUv4 pods,比如Nvidia 吹嘘自己可以将多达256个Hop...
在超级计算机的主机 CPU 上放置嵌入会在 CPU DRAM 接口上引发阿姆达尔定律瓶颈，并通过 4:1 TPU v4 与 CPU 主机比率放大。数据中心网络的尾部延迟和带宽限制将进一步限制训练系统。对此，谷歌认为可以使用 TPU 超算的总 HBM 容量优化性能，加入专用 ICI 网络，并提供快速收集 / 分散内存访问支持。这导致了 Sparse...