TPU v2 düzeni nasıl yapılandırılmıştır ve her bir çekirdeğin bileşenleri nelerdir?
TPU v2 (Tensör İşleme Birimi sürüm 2), Google tarafından makine öğrenimi iş yükleri için geliştirilen özel bir donanım hızlandırıcıdır. Derin öğrenme modellerinin performansını ve verimliliğini artırmak için özel olarak tasarlanmıştır. Bu cevapta TPU v2'nin düzen yapısını inceleyeceğiz ve her bir çekirdeğin bileşenlerini tartışacağız.
TPU v2 düzeni, her biri çeşitli bileşenlerden oluşan birden çok çekirdek halinde düzenlenmiştir. Her çekirdek, birçok makine öğrenimi algoritmasında temel bir işlem olan çok sayıda matris çarpım işlemini paralel olarak yürütme kapasitesine sahiptir.
Her TPU v2 çekirdeğinin kalbinde bir dizi işleme öğesi (PE) bulunur. Bu PE'ler gerçek hesaplamaların gerçekleştirilmesinden sorumludur. Matris çarpımı için son derece optimize edilmişlerdir ve bu işlemleri yüksek verim ve düşük gecikmeyle gerçekleştirebilirler. Her çekirdekteki PE sayısı, belirli TPU v2 modeline bağlı olarak değişir.
PE'ler, çeşitli önbellek düzeylerini içeren yerel bir bellek hiyerarşisine bağlanır. Bu önbellekler, ara sonuçları depolamak ve performans açısından önemli bir darboğaz oluşturabilecek harici belleğe erişim ihtiyacını azaltmak için kullanılır. TPU v2, kapasite ve gecikme arasında bir denge sağlamak için çip üzerinde SRAM (Statik Rastgele Erişim Belleği) ve çip dışı DRAM'in (Dinamik Rastgele Erişim Belleği) bir kombinasyonunu kullanır.
PE'lere ve bellek hiyerarşisine ek olarak her TPU v2 çekirdeği ayrıca bir kontrol birimi içerir. Kontrol ünitesi, talimatların uygulanmasını koordine etmekten ve farklı bileşenler arasındaki veri akışını yönetmekten sorumludur. PE'lerin doğru şekilde kullanılmasını ve hesaplamaların verimli bir şekilde ilerlemesini sağlar.
Ayrıca TPU v2, birden fazla çekirdeğin birbiriyle iletişim kurmasına olanak tanıyan yüksek bant genişliğine sahip bir ara bağlantı yapısı içerir. Bu ara bağlantı, paralel işleme için önemli olan çekirdekler arasında verimli veri paylaşımına ve senkronizasyona olanak tanır. TPU v2'nin birden fazla çekirdeği koordineli bir şekilde kullanarak performansını etkili bir şekilde ölçeklendirmesini sağlar.
Özetlemek gerekirse, TPU v2 düzeni, her biri işlem öğelerinden, yerel bellek hiyerarşisinden, kontrol ünitesinden ve yüksek bant genişliğine sahip ara bağlantı yapısından oluşan birden fazla çekirdek etrafında yapılandırılmıştır. Bu bileşenler, makine öğrenimi iş yüklerinin verimli ve yüksek performanslı yürütülmesini sağlamak için birlikte çalışır.
ile ilgili diğer yeni sorular ve cevaplar TPU v2 ve v3'e giriş:
- TPU için bfloat16 veri formatının kullanımı özel programlama teknikleri (Python) gerektiriyor mu?
- TPU v3'ün TPU v2'ye kıyasla iyileştirmeleri ve avantajları nelerdir ve su soğutma sistemi bu iyileştirmelere nasıl katkıda bulunur?
- TPU v2 bölmeleri nedir ve TPU'ların işlem gücünü nasıl geliştirirler?
- TPU v16'deki bfloat2 veri türünün önemi nedir ve artan hesaplama gücüne nasıl katkıda bulunur?
- Tasarım ve yetenekler açısından TPU v2 ile TPU v1 arasındaki temel farklar nelerdir?