Na rozdíl od tradičních CPU nebo GPU je Tensor Processing Unit speciálně navržený pro zvládání složitých výpočtů potřebných pro modely hlubokého učení.
Umělá inteligence (AI) mění svět a pro její rozvoj je zapotřebí výkonný hardware. Jednou z nejdůležitějších součástí výpočetní techniky pro AI je Tensor Processing Unit (TPU). Co to ale TPU vlastně je a proč je tak důležitý?
Tensor Processing Unit (TPU) je specializovaný čip navržený pro urychlení úloh umělé inteligence a strojového učení (ML). Na rozdíl od tradičních procesorů (CPU) nebo grafických procesorů (GPU) jsou TPU speciálně vytvořeny pro zvládání složitých výpočtů potřebných pro modely hlubokého učení.
TPU byly vyvinuty společností Google v roce 2016 za účelem zlepšení výkonu jejich AI aplikací, jako je Google Search, Google Translate a Google Photos. Od té doby se TPU staly klíčovou součástí AI infrastruktury a jsou široce využívány v datových centrech a cloud computingu.
Jak TPU fungují?
Modely AI spoléhají na typ matematické operace zvané tensorové výpočty. Tensor je vícerozměrné pole čísel, podobné tabulce dat. Modely deep learining používají tyto tensory ke zpracování velkého množství informací a k vytváření předpovědí.
TPU jsou optimalizovány pro tensorové výpočty, což jim umožňuje zpracovávat velké datové sady mnohem rychleji než CPU nebo GPU. Toho dosahují díky:
– Masivní paralelizaci – TPU dokážou provádět mnoho výpočtů najednou, což je činí velmi efektivními.
– Nízké spotřebě energie – Ve srovnání s GPU spotřebovávají TPU méně energie při zachování vysokého výkonu.
– Specializovaným obvodům – TPU mají obvody speciálně navržené pro AI úlohy, což snižuje potřebu zbytečných výpočtů.
Zatímco CPU jsou skvělé pro obecné úkoly a GPU jsou výbornou volbou pro hraní her a AI, TPU jsou speciálně navrženy tak, aby modely AI pracovaly rychleji a efektivněji.
Zdroj: RCR Wireless News
Zdroj: DATACENTER NETWORK NEWS
Zdroj: ICT NETWORK NEWS
