谷歌发布第二代TPU,并提供了免费试用方案
與第一代TPU只能服務(wù)于機(jī)器學(xué)習(xí)模型計(jì)算不同,谷歌最新的TPU現(xiàn)在既能處理訓(xùn)練也能處理服務(wù)。InfoQ年初曾詳細(xì)介紹過(guò)第一代TPU白皮書。
第二代TPU的發(fā)布時(shí)間與一周前NVIDIA發(fā)布Volta的時(shí)間高度吻合,后者是一個(gè)普通的GPU,針對(duì)TensorFlow進(jìn)行了優(yōu)化,具備經(jīng)過(guò)嚴(yán)格測(cè)試的Tensor Core特性。谷歌沒(méi)有像第一代TPU發(fā)布時(shí)那樣提供一份與第二代TPU配套的公共白皮書。第一代TPU的白皮書是在TPU發(fā)布幾個(gè)月之后才發(fā)布的。所以,可以推測(cè),詳細(xì)介紹第二代TPU(TPU-2)基準(zhǔn)測(cè)試數(shù)據(jù)的白皮書即將到來(lái)。理想情況下,其中會(huì)包含TPU和競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手芯片組配置的測(cè)試組合、它們的邊界性能以及在它們上面運(yùn)行的機(jī)器學(xué)習(xí)工作負(fù)載類型。和第一代TPU白皮書類似,那會(huì)提供有關(guān)TPU-2的詳細(xì)信息。
谷歌提供了一些高級(jí)性能指標(biāo),據(jù)推測(cè),這些指標(biāo)是以谷歌通過(guò)GCP計(jì)算引擎提供TPU即服務(wù)時(shí)使用的TPU物理基礎(chǔ)設(shè)施配置為基礎(chǔ)。一組特定的研究人員和科學(xué)家將可以免費(fèi)使用一個(gè)包含1000個(gè)云TPU的集群。該免費(fèi)的TPU基礎(chǔ)設(shè)施和面向其他所有人的GCP服務(wù)可能有一個(gè)很大程度的抽象,硬件研究人員或新聞資訊可以在沒(méi)有白皮書的情況下有一個(gè)深入的了解。在性能提升方面,谷歌指出:
……我們的大規(guī)模新翻譯模型在32個(gè)全世界最好的商用GPU上訓(xùn)練了一整天,而1/8個(gè)TPU Pod一下午就可以完成這項(xiàng)任務(wù)……
TPU-2 Pod包含由多個(gè)TPU-2處理器組成的TPU-2板。根據(jù)谷歌公告中的零星技術(shù)信息以及幾張照片,我們可以推測(cè),每個(gè)芯片上的閃存可能存在連通性,單個(gè)的TPU-2之間可能共享閃存狀態(tài)。
第二代TPU基礎(chǔ)設(shè)施提供多達(dá)256個(gè)芯片,它們連接在一起可以提供11.5千兆次的機(jī)器學(xué)習(xí)運(yùn)算能力。谷歌接受Alpha版本試用申請(qǐng),不過(guò),申請(qǐng)表單和研究人員的免費(fèi)試用表單相同。目前,還不清楚下一代TPU是否會(huì)用在類似CloudML這樣在GPU上執(zhí)行模型訓(xùn)練的服務(wù)中。不過(guò),該服務(wù)不只限于TPU。該GCP特性
讓用戶可以在競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的芯片(如英特爾的Skylake)或GPU(如Nvidia的Volta)上構(gòu)建自己的模型,然后將項(xiàng)目遷移到谷歌TPU云上做最后的處理。
對(duì)于TPU-2相對(duì)于第一代TPU的性能提升,現(xiàn)在還很難做出充分的比較,因?yàn)樗鼈兊奶匦约偷讓訑?shù)學(xué)操作原語(yǔ)不同。第一代TPU沒(méi)有使用浮點(diǎn)操作,而是使用一個(gè)8位的整數(shù)近似地表示浮點(diǎn)數(shù)。現(xiàn)在還不知道谷歌是否提供近似方法將浮點(diǎn)運(yùn)算性能轉(zhuǎn)換成8位整數(shù),用于定量分析的浮點(diǎn)運(yùn)算估計(jì)。
谷歌最新的大規(guī)模翻譯模型在32個(gè)“最好的商業(yè)GPU”上需要訓(xùn)練一整天,而1/8個(gè)TPU Pod一下午就可以完成這項(xiàng)工作……每塊板子的最大峰值吞吐量為每秒45萬(wàn)億次浮點(diǎn)運(yùn)算,如上所述,系統(tǒng)板每秒總計(jì)180萬(wàn)億次浮點(diǎn)運(yùn)算,峰值性能可達(dá)11500萬(wàn)億次。
能夠訪問(wèn)閃存以及可以在同樣的硬件上提供訓(xùn)練和服務(wù)的能力會(huì)影響谷歌和其他芯片組生產(chǎn)商的競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系,因?yàn)锳MD的Vega Radeon?Instinct?GPU加速器既可以直接訪問(wèn)閃存,也可以提供ML訓(xùn)練和服務(wù)。
總結(jié)
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