La TPU è il chip su misura di Google, costruito per un solo compito: le moltiplicazioni tra matrici al cuore delle reti neurali. Non la compri: la affitti a ore dentro Google Cloud, dove spesso batte le GPU generiche sul costo di training.
Niente gergo, niente formule
Come una GPU, la TPU macina matrici in parallelo, ma l'hardware è una pipeline fissa modellata su un'unica operazione: moltiplicare numeri e sommarli, in scala. Affitti i chip TPU dentro Google Cloud, collegati in pod da migliaia di unità con un'interconnessione su misura, così tanti chip si comportano come un unico cervello enorme. Prima che il modello giri, il software di Google lo compila in una mappa statica di quella pipeline. Ciò che si mappa bene va velocissimo per watt e per euro; le operazioni esotiche che non entrano nella pipeline vanno più piano o aspettano il supporto software. Dove si rompe: la flessibilità. Architetture nuove o insolite possono compilare male o per niente, e resti legato al cloud di Google, ai suoi prezzi e ai suoi tempi di rilascio.
La GPU è un processore progettato per eseguire migliaia di piccoli calcoli in parallelo. Nata per la grafica, si è rivelata il motore perfetto dell'AI: eseguire una rete neurale è in gran parte un'enorme pila di moltiplicazioni tra matrici.
LeggiUn acceleratore AI è un processore costruito per un solo lavoro: le moltiplicazioni di matrici di cui sono fatti le reti neurali. GPU, TPU e NPU sono tutti acceleratori: scambiano la flessibilità di una CPU con una resa molto più alta per watt sui carichi AI.
LeggiIl training è il processo che trasforma un modello vuoto in un'IA funzionante: gli mostri migliaia o milioni di esempi, confronti le sue risposte con quelle corrette e correggi le sue impostazioni interne finché le risposte migliorano.
Leggi§ 03
Progettiamo e rilasciamo sistemi AI con permessi, log e approvazione umana. Si parte con una call di scoping di 30 minuti.