TPUv4 的计算资源以多机器cube的粒度组织。每个 TPU 机器都有一个 CPU 盘和一个 TPU 盘,通过 PCIe 链接。每个 TPU 托盘有 4 个 TPUv4 芯片,以 2x2x1 ICI 网格排列;16 台 TPU 机器组合成一个数据中心机架;机架内的 ICI 链接通过 ICI 互联,形成 4x4x4 网格。这个组合就是一个cube。 光交换机将多个cube...
谷歌介绍，TPU v4将主要以pod形式应用，一个pod由4096个TPU v4单芯片组成，可以达到1 exaflop级的算力，这相当于1000万台笔记本电脑之和。与上一代TPU v3相比，在64个芯片的规模下，TPU v4的性能平均提升了2.7倍。除此之外，TPU v4 pod的性能较TPU v3 pod提升了10倍。将主要以无碳能源运行，不仅计算更快，...
据外媒报道，谷歌公司日前在I/O 2022活动中发布其新一代张量处理器TPU v4集群，该公司CEO Sundar Pichai介绍称，新的算力集群被称为Pod，包含4096个v4芯片，可提供超过1 exaflops的浮点性能，Pichai表示其将在位于俄克拉荷马州的数据中心部署8个TPU v4集群，合计实现约9 exaflops的性能，通过谷歌云为用户提供人工智能...
TPUv4 超级计算机是一个超大规模的 4096 芯片计算系统,可应对快速发展的 ML 模型在可用性和可扩展性方面的挑战。TPUv4 的性能约为上一代产品的 2.1 倍,还具有基于光路交换的cube级可重构性,并使用容错 ICI 路由,以便在交换机发生故障时仍能运行。 本文介绍了 TPUv4 的端到端软件基础设施,为拓扑、路由、调度、...
TPU v4 和 TPU v3 中间相差了四年,在这四年之间,谷歌即使发布了许多对于业界非常重要的研究成果,但是在 TPU 的正代芯片上却没有什么更新。实际上,在 2018 年的 TPU v3 之后,谷歌花了更多的精力在面向大众的芯片上,例如谷歌 Tensor、Pixel 手机系列里的各种处理单元等。
TPU v4 是第五个 Google 领域特定架构 (DSA),也是第三个用于此类 ML 模型的超级计算机。光电路交换机 (OCS) 动态地重新配置其互连拓扑,以提高规模、可用性、利用率、模块化、部署、安全性、功耗和性能; 如果需要,用户可以选择扭曲的 3D 环面拓扑。比Infiniband 更便宜、功耗更低且速度更快,OCS 和底层光学组件...
5月19日,谷歌正式推出新一代人工智能ASIC芯片TPUv4,运算效能是上一代产品的2倍以上,由4096个TPUv4单芯片组成的pod运算集群,可释放高达1exaflop(每秒10的18次方浮点运算)的算力,超过了目前全球运算速度最快的超级计算机。 前段时间谷歌发布的5400亿参数语言模型PaLM就是用两个TPUv4 pods训练了大约64天得到的。
1 TPU v4 Pod 整合算力 = 2 富岳 在其I/O开发者大会上,Google今天(美国时间5月18日)宣布了其下一代定制的张量处理单元(TPU)人工智能芯片。这是TPU芯片的第四代产品,Google称其速度是上一版本的两倍。正如Google首席执行官桑达尔·皮查伊所指出的,这些芯片整合了4096个TPU v4,一个pod就可以提供超过一个exaflop...
TPU v4: An Optically Reconfigurable Supercomputer for Machine Learning with Hardware Support for Embeddings TPUv4的官方论文链接如上;有关硬件结构、Pod并行化、板载接口和光互连拓扑方面的说明已经很详细;本篇在此基础解读一下TPUv4硬件架构针对AI计算范式、算力调度和集群开销的设计思想。