Qu'est-ce qu'une unité de traitement de tenseur (TPU) ?

10 avril 2024

Une unité de traitement tensoriel (TPU) est spécialisée matériel qui accélère considérablement machine learning (ML) charges de travail. Développé pour gérer les opérations intensives en calcul de l'apprentissage en profondeur algorithmes, les TPU offrent un moyen plus efficace et plus rapide d'exécuter des modèles de ML à grande échelle que les modèles traditionnels CPU et les GPU.

Qu'est-ce qu'une unité de traitement tensoriel ?

Un TPU est un circuit intégré spécifique à une application (ASIC) développé spécifiquement pour accélérer les tâches d'apprentissage automatique. Il est optimisé pour les calculs parallèles à grand volume caractéristiques des modèles d'apprentissage profond, en particulier ceux impliquant des tenseurs, qui sont des tableaux de données multidimensionnels. Les TPU améliorent les performances et l'efficacité énergétique des calculs d'apprentissage automatique, ce qui les rend très efficaces pour les phases de formation et d'inférence des modèles d'apprentissage profond.

Architecture de l'unité de traitement tensoriel

L'architecture d'un TPU est conçue pour le traitement efficace des opérations tensorielles, qui sont fondamentales pour de nombreux algorithmes d'apprentissage automatique. Les composants critiques d’un TPU incluent :

  • Unité multiplicatrice matricielle. Au cœur du TPU, cette unité est optimisée pour effectuer rapidement des opérations matricielles volumineuses, courantes dans les charges de travail d’apprentissage automatique. Cette capacité est cruciale pour accélérer les calculs de base des réseaux neuronaux, tels que les passes avant et arrière pendant la formation et l'inférence, en gérant efficacement les opérations tensorielles dont dépendent ces modèles.
  • Unité de traitement vectoriel. Cette unité améliore la capacité du TPU à effectuer des opérations sur des vecteurs (des tableaux de données qui représentent des quantités telles que des caractéristiques ou des prédictions), rationalisant ainsi les tâches telles que les calculs de fonctions d'activation et d'autres opérations élémentaires essentielles à l'apprentissage automatique. algorithmes.
  • Mémoire à large bande passante. Ce type de mémoire permet le déplacement rapide de grands ensembles de données et de paramètres de modèle vers et hors des unités de traitement, ce qui est essentiel pour maintenir un débit et une efficacité élevés, en particulier lorsqu'il s'agit de modèles complexes et de gros volumes de données.
  • Interconnexions personnalisées. Lorsqu'elles sont utilisées en parallèle, ces interconnexions permettent un transfert de données rapide au sein du TPU et entre les TPU, permettant évolutivité pour les grands modèles et ensembles de données. Cette architecture prend en charge le traitement distribué des tâches d'apprentissage automatique, permettant à plusieurs TPU de travailler ensemble de manière transparente sur un seul problème de calcul, ce qui est particulièrement bénéfique pour la formation de très grands modèles ou le traitement de vastes ensembles de données qui dépassent la capacité d'un seul TPU.

Avantages et inconvénients de l'unité de traitement tensoriel

Les TPU excellent dans des tâches telles que la formation de modèles d'apprentissage automatique massifs, mais ils sont spécialisés pour TensorFlow et peuvent être coûteux par rapport aux CPU et aux GPU.

Avantages

Voici les avantages des TPU :

  • Haute performance et efficacité. Les TPU accélèrent les flux de travail d'apprentissage automatique, offrant des améliorations significatives en termes de vitesse de calcul et d'efficacité par rapport aux CPU et GPU à usage général.
  • Efficacité énergétique. Les TPU consomment moins d'énergie pour les mêmes tâches de calcul, ce qui les rend plus rentables pour les opérations de ML à grande échelle.
  • Optimisé pour l'apprentissage automatique. Avec une conception axée sur les besoins spécifiques des calculs tensoriels et des modèles d'apprentissage profond, les TPU offrent des performances optimisées pour ces applications.

Inconvénients

Voici les inconvénients des TPU :

  • Flexabilité. Étant du matériel spécialisé, les TPU sont moins flexible que les CPU et les GPU pour les tâches informatiques à usage général.
  • Disponibilité et coût. L'accès aux TPU est limité et ils représentent un investissement initial plus élevé que les ressources informatiques plus largement utilisées.
  • Complexité de programmation et d'intégration. Tirer pleinement parti du potentiel des TPU nécessite des connaissances spécialisées.

Cas d'utilisation de l'unité de traitement tensoriel

Les TPU sont utilisés dans divers domaines qui nécessitent le traitement de grands ensembles de données et de modèles d'apprentissage automatique complexes, notamment :

  • Reconnaissance et traitement d'images. Accélérer les phases de formation et d'inférence des réseaux de neurones convolutifs (CNN).
  • Traitement du langage naturel (NLP). Prend en charge des modèles à grande échelle tels que des transformateurs pour la compréhension et la génération du langage.
  • Véhicules autonomes. Accélérer le traitement en temps réel nécessaire aux composants de perception et de prise de décision des voitures autonomes.
  • Soins de santé. Permettre une analyse plus rapide et plus efficace de l’imagerie médicale et des données génétiques pour la médecine et les diagnostics personnalisés.
  • Recherche scientifique. Traiter de grandes quantités de données provenant d’expériences et de simulations, notamment dans des domaines tels que la physique et l’astronomie.  
  • Services financiers. Analyser de grands ensembles de données pour l'évaluation des risques, la détection des fraudes et le trading algorithmique, où la vitesse et la précision ont un impact significatif sur les résultats.

Nikola
Kostique
Nikola est un écrivain chevronné passionné par tout ce qui touche à la haute technologie. Après avoir obtenu un diplôme en journalisme et en sciences politiques, il a travaillé dans les secteurs des télécommunications et de la banque en ligne. J'écris actuellement pour phoenixNAP, il se spécialise dans la résolution de problèmes complexes liés à l'économie numérique, au commerce électronique et aux technologies de l'information.