加上Pod片间互连带宽,整个TPUv4 Pod的总算力达到1126 ExaFLOP(即大于每秒执行10的18次方BF16浮点计算);据传TPUv5可以扩展16384芯片,同时再提供足够的HBM内存和带宽(全部基于OCS光互连而非以太网RDMA),这种设计思想对于超大模型的并行训推性能及其TCO成本十分关键。
另一个例子是,A100的峰值每秒浮点运算次数是TPU v4的1.13倍,但对于相同数量的芯片,TPU v4却快1.15倍至1.67倍。 如下如图使用Roofline模型展示了峰值FLOPS/秒与内存带宽之间的关系。 那么,问题来了,谷歌为什么不和英伟达最新的H100比较? 谷歌表示,由于H100是在谷歌芯片推出后使用更新技术制造的,所以没有将其第四代产...
据悉，谷歌 TPUv4 与英伟达 A100 相比的功耗低 1.3-1.9 倍，在 Bert、ResNet等多类工作模型中，效率高于A100 1.2- 1.9 倍；同时其 TPUv5/TPU Trillium产品相比 TPUv4，能够进一步提升 2 倍/接近 10 倍的计算性能。可以看到谷歌TPU产品相比英伟达的产品在成本与功耗上存在更多优势。在今年5月的I / O 2...
另一个例子是,A100 的峰值每秒浮点运算次数是 TPU v4 的 1.13 倍,但对于相同数量的芯片,TPU v4 却快 1.15 倍至 1.67 倍。 如下如图使用 Roofline 模型展示了峰值 FLOPS / 秒与内存带宽之间的关系。 那么,问题来了,谷歌为什么不和英伟达最新的 H100 比较? 谷歌表示,由于 H100 是在谷歌芯片推出后使用更新技术...
苹果在论文中表示,为了训练其AI模型,使用了谷歌的两种张量处理器(TPU),这些单元被组成大型芯片集群。为了构建可在iPhone和其他设备上运行的AI模型AFM-on-device,苹果使用了2048个TPUv5p芯片。对于其服务器AI模型AFM-server,苹果部署了8192个TPUv4处理器。
The company employs TPUs for all its AI training and inference work, eliminating purchases of Nvidia GPUs. According to MLPerf results, however, Nvidia’s A100 performs similarly to the TPUv4 in both large and small clusters, and its new H100 sets a high bar for the next TPU....
据悉,谷歌 TPUv4 与英伟达 A100 相比的功耗低 1.3-1.9 倍,在 Bert、ResNet等多类工作模型中,效率高于A100 1.2- 1.9 倍;同时其 TPUv5/TPU Trillium产品相比 TPUv4,能够进一步提升 2 倍/接近 10 倍的计算性能。可以看到谷歌TPU产品相比英伟达的产品在成本与功耗上存在更多优势。
苹果公布其使用了 2048 片 TPUv5p 芯片来训练拥有 27.3 亿参数的设备端模型 AFM-on-device ,以及 8192 片 TPUv4 芯片来训练其为私有云计算环境量身定制的大型服务器端模型 AFM-server。 苹果放弃英伟达 GPU 转向谷歌 TPU 的战略选择,在科技界投下了一枚震撼弹,英伟达股价应声下跌超 7%,创下近三个月最大...
TPUv5p 作为谷歌更强大的新一代 TPU 版本,其提供的每秒浮点运算次数(FLOPS)是 TPUv4 的 2 倍,内存是 TPUv4 的 3 倍,进行模型训练的速度是 TPUv4 的 3 倍。苹果使用了知识蒸馏(knowledge distillation)和结构剪枝(structural pruning)的方法来提升训练效率和模型表现,AFM-on-device 是从一个经过剪枝的 64 ...
据悉,谷歌 TPUv4 与英伟达 A100 相比的功耗低 1.3-1.9 倍,在 Bert、ResNet等多类工作模型中,效率高于A100 1.2- 1.9 倍;同时其 TPUv5/TPU Trillium产品相比 TPUv4,能够进一步提升 2 倍/接近 10 倍的计算性能。可以看到谷歌TPU产品相比英伟达的产品在成本与功耗上存在更多优势。