מה זה TPU?
TPU או Tensor Processing Unit, הוא סוג של מאיץ חומרה מיוחד שתוכנן במיוחד עבור משימות למידה עמוקה.
TPU פותח על ידי Google, ונועד להאיץ את עומסי העבודה של למידת מכונה על ידי ביצוע פעולות אריתמטיות עם תפוקה גבוהה,
במיוחד אלו המעורבות בחישובי רשתות עצביות, בצורה יעילה יותר מאשר מעבדים מסורתיים (יחידות עיבוד מרכזיות) או GPU (יחידות עיבוד גרפיות).
TPU מותאמים עבור TensorFlow, מסגרת למידת המכונה בקוד פתוח של גוגל, אך ניתן להתאים אותם גם למסגרות אחרות.
הם מצטיינים במשימות הכרוכות בכמויות גדולות של פעולות מטריצות וקטוריות, הנפוצות באלגוריתמי למידה עמוקה,
כולל אימון והסקת מסקנות עבור רשתות עצביות.
הארכיטקטורה של TPU מותאמת עבור חישובים במהירות גבוהה ודיוק נמוך (כגון חשבון 8 סיביות), שמספיקים ליישומי למידה עמוקה.
זה מאפשר ל-TPU לספק האצות משמעותיות ושיפורי יעילות אנרגטית בהשוואה לחומרה לשימוש כללי עבור משימות למידת מכונה ספציפיות.
TPU זמינים לשימוש דרך Google Cloud, ומאפשרים לעסקים ולמפתחים למנף את כוח המחשוב שלהם מבלי לרכוש פיזית ולתחזק את החומרה.
זה הפך את יכולות למידת המכונה בעלות ביצועים גבוהים לנגישים יותר למגוון רחב יותר של משתמשים.
למה משמש TPU?
שימוש יעיל ב-TPU (יחידות עיבוד טנזור) יכול לזרז משמעותית משימות למידת מכונה, במיוחד אימון מודל למידה עמוקה.
הנה איך משתמשים ב-TPU וכמה שיקולים מרכזיים:
גישה והגדרה
TPU בענן: Google Cloud מציעה TPU, מה שהופך אותם לנגישים לכל מי שיש לו חיבור לאינטרנט.
ההגדרה כוללת יצירת פרויקט של Google Cloud, הגדרת חיוב וגישה ל-TPU דרך קונסולת GCP או ממשק שורת הפקודה.
מסגרות: למרות ש-TPU מותאמים עבור TensorFlow, ניתן להשתמש בהם עם מסגרות למידת מכונה אחרות התומכות באינטגרציה של TPU.
התהליך כולל התאמת מודלים של למידת מכונה שלך כדי למנף את חומרת ה-TPU ביעילות.
התאמה למודל
התאמת המודל שלך ל-TPU: כדי להשתמש במלוא ה-TPU, ייתכן שיהיה עליך לשנות את הקוד של המודל שלך.
TensorFlow מספק ממשקי API ספציפיים כמו tf.distribute.Strategy כדי לעזור להפיץ את החישוב שלך על פני הליבות המרובות של TPU.
דיוק וביצועים: TPU מותאמים לחישובים באמצעות אריתמטיקה בעלת דיוק נמוך יותר (למשל, float16, bfloat16).
התאמת המודל שלך לשימוש בסוגי נתונים אלה יכולה לשפר משמעותית את הביצועים ללא אובדן דיוק משמעותי.
טיפול בנתונים
אופטימיזציה של צינור קלט נתונים: כדי למקסם את ניצול ה-TPU, ודא שצינור קלט הנתונים שלך מותאם למניעת צווארי בקבוק.
שימוש ב-tf.data API ב-TensorFlow לטעינת נתונים יעילים ועיבוד מוקדם יכול לעזור.
אחסון ורשת: בעת שימוש ב-TPU בענן, שמור את הנתונים שלך ב-Google Cloud Storage כדי למזער את זמני העברת הנתונים.
ודא שהגדרות הרשת והאחסון שלך מותאמות להתמודדות עם תפוקה גבוהה ל-TPU.
סקיילינג ומקביליות
אימון מבוזר: TPU תומכים באימון מבוזר, ומאפשרים לך לשנות את קנה המידה של אימוני המודל שלך על פני יחידות TPU רבות.
אסטרטגיות ההפצה של TensorFlow מאפשרות שינוי קנה מידה קל של המודלים שלך.
גדלי אצווה: בשל הארכיטקטורה של TPU, גדלי אצווה גדולים יותר מציעים ביצועים טובים יותר על ידי ניצול יעיל
יותר של יכולות החישוב המקביליות של החומרה.
איתור באגים
כלי ניטור: השתמש בכלים זמינים כדי לנטר את ניצול ה-TPU שלך ולזהות צווארי בקבוק.
TensorFlow מספקת TensorBoard להדמיה ו-Google Cloud מציע כלים ספציפיים לניטור משאבי TPU בענן.
איתור באגים: איתור באגים ב-TPU יכול להיות מאתגר יותר בשל האופי המבוזר של החישובים וההפשטה של החומרה.
מינוף כלי ניפוי הבאגים של TensorFlow יכול לעזור.
שפות פיתוח TPU
תכנות עבור Tensor Processing Units כרוך בעיקר בשימוש במסגרות למידת מכונה בהי לבל המפשטות חלק גדול
מהפרטים הספציפיים לחומרה.
שילוב שפת התכנות והמסגרת הנפוץ ביותר עבור TPU הוא Python עם TensorFlow, בשל האינטגרציה והאופטימיזציה
ההדוקה של TensorFlow ל-TPU של גוגל.
TensorFlow ו-Python
TensorFlow: פותחה על ידי Google, TensorFlow היא מסגרת למידת מכונה בקוד פתוח המספקת תמיכה נרחבת עבור TPUs.
TensorFlow מאפשר למפתחים למנף TPUs הן להדרכה והן להסקת מודלים של למידת מכונה, עם חוזקות מיוחדות בלמידה עמוקה.
Python: פייתון היא שפת התכנות העיקרית המשמשת עם TensorFlow.
פייתון מועדפת בגלל הפשטות והקריאה שלה, יחד עם המערכת האקולוגית הנרחבת שלה של ספריות למדעי נתונים ולמידת מכונה.
כשאתה עובד עם TPU ב-TensorFlow, אתה כותב את הקוד שלך ב-Python, תוך שימוש בממשקי ה-API של TensorFlow
כדי להגדיר ולהפעיל את המודלים שלך.
איך זה עובד?
ממשקי API ספציפיים ל-TPU: מסגרת TensorFlow מספקת ממשקי API וכלי עזר ספציפיים ל-TPU המסייעים בניהול התפלגות
החישובים על פני הליבות של ה-TPU וטיפול בנתונים ביעילות.
לדוגמה, tf.distribute.Strategy הוא TensorFlow API המאפשר הפצה ישירה של חישובים על פני תצורות חומרה שונות, כולל TPUs.
התאמת קוד עבור TPUs: כדי לנצל באופן מלא TPUs, ייתכן שיהיה עליך לבצע התאמות ספציפיות לקוד TensorFlow שלך,
כגון להבטיח שהדגמים וצינורות הנתונים שלך תואמים TPU.
זה כרוך בשימוש בסוגי נתונים ספציפיים (למשל, bfloat16) ואופטימיזציה של צינור הקלט שלך כדי להזין נתונים ביעילות ל-TPU.
מסגרות ושפות אחרות
בעוד TensorFlow ו-Python הם הכלים הנפוצים ביותר לתכנות TPU, ישנם מאמצים להרחיב את תמיכת ה-TPU למסגרות ושפות אחרות:
PyTorch: PyTorch היא עוד מסגרת למידת מכונה פופולרית בקוד פתוח שפיתחה תמיכה עבור TPUs, בעיקר באמצעות כלים וספריות שנתרמו מהקהילה.
משתמשי PyTorch יכולים לגשת ל-TPU עבור עומסי עבודה מסוימים, אם כי TensorFlow נותרה המסגרת הנתמכת באופן ישיר יותר לשימוש ב-TPU.
JAX: JAX, שפותחה גם על ידי גוגל, היא ספרייה המיועדת למחשוב נומרי בעל ביצועים גבוהים.
זה מרחיב את NumPy ומאפשר בידול אוטומטי.
JAX יכולה לרוץ על TPUs והיא בחירה טובה עבור חוקרים ומפתחים המחפשים גמישות בכתיבת חישובים נומריים מותאמים אישית בעלי ביצועים גבוהים.
