Loading AI tools
Из Википедии, свободной энциклопедии
Тензорный процессор Google (англ. Google Tensor Processing Unit, Google TPU) — тензорный процессор, относящийся к классу нейронных процессоров, являющийся специализированной интегральной схемой, разработанной корпорацией Google и предназначенной для использования с библиотекой машинного обучения TensorFlow. Представлен в 2016 году на конференции Google I/O, при этом утверждалось, что устройства к тому моменту уже использовались внутри корпорации Google более года[1][2].
Тензорный процессор Google | |
---|---|
| |
Медиафайлы на Викискладе |
По сравнению с графическими процессорами, рассчитан на более высокий объём вычислений с пониженной точностью (например, всего 8-разрядную точность[3]) при более высокой производительности на ватт и отсутствии модуля для растризации и текстурных блоков[1][2].
Утверждается, что тензорные процессоры применялись в серии игр в го программы AlphaGo против Ли Седоля[2] и в следующих подобных поединках[4]. Также корпорация применила тензорные процессоры для обработки фотографий Google Street View на предмет извлечения текста, сообщалось, что весь объём обработан менее чем за пять дней. В Google Фото один тензорный процессор может обрабатывать более 100 миллионов фотографий в день. Также устройство применяется для самообучающейся системы RankBrain, обрабатывающей отклики поисковой системы Google.
Устройство реализовано как матричный умножитель для 8-разрядных чисел, управляемый CISC-инструкциями центрального процессора по шине PCIe 3.0. Изготавливается по технологии 28 нм, тактовая частота составляет 700 МГц и имеет тепловую расчётную мощность 28—40 Вт. Оснащается 28 Мбайт встроенной оперативной памяти и 4 Мбайт 32-разрядных аккумуляторов, накапливающих результаты в массивах из 8-битных множителей, организованных в матрицу размером 256×256. Инструкции устройства передают данные на узел или получают их из него, выполняют матричные умножения или свёртки[5]. В такт может производиться 65536 умножений на каждой матрице; в секунду — до 92 трлн[6].
TPU v1 | TPU v2[10] | TPU v3[11] | TPU v4[8][12] | TPU v5e[13][14] | |
---|---|---|---|---|---|
Дата выхода | 2016 | 2017 | 2018 | 2021 | 2023 |
Технологический процесс | 28 нм | 16 нм | 16 нм | 7 нм | |
Размер чипа (мм2) | 331 | < 625 | < 700 | < 400 | |
Встроенная память (Мб) | 28 | 32 | 32 | 144 | |
Тактовая частота (МГц) | 700 | 700 | 940 | 1050 | |
Оперативная память | 8 Гб DDR3 | 16 Гб HBM | 32 Гб HBM | 32 Гб HBM | HBM2 |
Пропускная способность памяти | 34 Гб/с | 600 Гб/с | 900 Гб/с | 1200 Гб/с | |
Тепловая схема питания (Вт) | 75 | 280 | 220 | 170 | |
TOPS (Трлн. операций в секунду) | 23 | 45 | 123 | 275 | |
TOPS/Вт | 0.31 | 0.16 | 0.56 | 1.62 |
Seamless Wikipedia browsing. On steroids.
Every time you click a link to Wikipedia, Wiktionary or Wikiquote in your browser's search results, it will show the modern Wikiwand interface.
Wikiwand extension is a five stars, simple, with minimum permission required to keep your browsing private, safe and transparent.