TPU (tensor processing unit): a gépi tanulást gyorsító egység definíciója és működése

A mesterséges intelligencia (MI) és a gépi tanulás (ML) az elmúlt évtizedben forradalmasította a technológiai ipart, számos területen hozva áttöréseket a képfelismeréstől a természetes nyelvi feldolgozásig. Ezen áttörések alapját nem csupán az algoritmusok folyamatos fejlődése, hanem a mögöttes számítástechnikai hardverek, különösen a speciális gyorsító egységek is biztosítják. A Tensor Processing Unit (TPU) pontosan ilyen speciális hardver: egy kifejezetten a gépi tanulási feladatokra optimalizált integrált áramkör, amelyet a Google fejlesztett ki. Célja, hogy jelentősen felgyorsítsa a neurális hálózatok képzését és következtetését (inferenciáját), ezzel lehetővé téve komplexebb modellek futtatását, gyorsabb kutatás-fejlesztést és energiahatékonyabb működést.

A hagyományos CPU-k (Central Processing Unit) és még a nagy teljesítményű GPU-k (Graphics Processing Unit) is korlátokba ütköznek a gépi tanulás exponenciálisan növekvő számítási igényeinek kielégítése során. A TPU-t ezen hiányosságok orvoslására tervezték, egyedi architektúrájával és a mátrixműveletekre, különösen a mátrixszorzásra optimalizált kialakításával. Ez az egység nem egy általános célú processzor, hanem egy alkalmazásspecifikus integrált áramkör (ASIC), amelynek szűk fókuszáltsága páratlan hatékonyságot biztosít a gépi tanulás világában.

A Google először 2016-ban mutatta be a TPU-t, és azóta a felhőalapú szolgáltatásai, mint például a Google Cloud AI Platform, és számos belső szolgáltatása, például a keresőmotor vagy a Google Fordító alapvető építőkövévé vált. A TPU nem csupán egy technológiai kuriózum, hanem egy stratégiai eszköz, amely a Google számára versenyelőnyt biztosít a mesterséges intelligencia területén. Megértése kulcsfontosságú ahhoz, hogy átlássuk a modern MI-rendszerek működését és a jövőbeli fejlesztések irányát.

A gépi tanulás hardveres kihívásai és az optimalizálás szükségessége

A gépi tanulási algoritmusok, különösen a mély neurális hálózatok, rendkívül számításigényesek. Két fő fázisra oszthatók: a képzés (training) és a következtetés (inference). A képzési fázis során a modell nagy mennyiségű adaton tanul, iteratívan frissítve belső paramétereit (súlyait és torzításait) a hibafüggvény minimalizálása érdekében. Ez a folyamat intenzív mátrixszorzásokat és egyéb lineáris algebrai műveleteket igényel, gyakran több napig vagy akár hetekig is eltarthat nagy adathalmazok és komplex modellek esetén.

A következtetési fázis, amikor a már betanított modell új adatokon jóslatokat vagy döntéseket hoz, szintén magában foglalja a mátrixműveleteket, bár általában kevesebb iterációval és kisebb batch mérettel. Itt a hangsúly a minél alacsonyabb késleltetésen és a magas áteresztőképességen van, különösen valós idejű alkalmazások, mint például az önvezető autók vagy a hangfelismerés esetében.

A kezdeti időkben a gépi tanulási feladatokat CPU-kon futtatták. A CPU (Central Processing Unit) egy általános célú processzor, amelyet sokféle feladat elvégzésére terveztek, a szövegszerkesztéstől a komplex adatbázis-műveletekig. Magjai viszonylag kevés, de rendkívül rugalmas és nagy teljesítményű végrehajtó egységet tartalmaznak, amelyek képesek egymás utáni (szekvenciális) utasítások hatékony feldolgozására. Azonban a neurális hálózatokhoz szükséges masszívan párhuzamos mátrixműveletekre a CPU architektúra nem optimális. A CPU-k lassúak és energiaigényesek ezen a területen, mivel nem rendelkeznek elegendő párhuzamos feldolgozó egységgel a nagy mennyiségű egyidejű számításhoz.

A gépi tanulás igazi áttörését a GPU-k alkalmazása hozta el. A GPU-kat eredetileg grafikus feladatokra tervezték, amelyek szintén masszívan párhuzamos műveleteket igényelnek, például pixelek ezreinek egyidejű feldolgozását. Ez a párhuzamos architektúra, amely több ezer kisebb, kevésbé rugalmas magot foglal magában, kiválóan alkalmassá tette őket a neurális hálózatokhoz szükséges mátrixműveletek felgyorsítására.

Azonban még a GPU-k is kompromisszumokkal járnak a gépi tanulás szempontjából. Bár sokkal jobbak, mint a CPU-k, még mindig általános célúak bizonyos mértékig, és tartalmaznak olyan komponenseket (például textúrázási egységeket), amelyek a grafikus feladatokhoz szükségesek, de a gépi tanulásban feleslegesek. Ez befolyásolja az energiahatékonyságot és a költségeket. A GPU-k memóriahasználata is optimalizálható lenne, és a programozási modelljük, bár rugalmas, néha bonyolultabb, mint egy célhardveré.

Ezen korlátok felismerése vezetett a TPU koncepciójához. A cél az volt, hogy egy olyan chipet hozzanak létre, amely kizárólag a gépi tanulás leggyakoribb és leginkább számításigényes műveleteire, a mátrixszorzásokra összpontosít, maximális hatékonysággal és energiafelhasználással. Ez egy radikális lépés volt az ASIC-ek (Application-Specific Integrated Circuit) irányába, elhagyva az általános célú feldolgozás rugalmasságát a speciális feladatok páratlan teljesítménye érdekében.

A TPU születése és fejlődésének története

A Google belső igényeiből fakadt a TPU fejlesztése. Már a 2010-es évek elején, amikor a mélytanulás kezdett egyre nagyobb teret nyerni, a Google szembesült azzal a problémával, hogy a meglévő hardverinfrastruktúra nem tudta hatékonyan támogatni a növekvő számú MI-projektet. A keresőmotor, a hangfelismerés, a Google Fordító és más szolgáltatások egyre inkább támaszkodtak neurális hálózatokra, amelyek képzése és futtatása hatalmas számítási erőforrásokat emésztett fel.

A GPU-k már ekkor is használatban voltak, de a Google mérnökei felismerték, hogy egy speciálisan a gépi tanulásra tervezett chip sokkal energiahatékonyabb és gyorsabb lehet. A projekt 2013 körül indult útjára, azzal a céllal, hogy egy olyan ASIC-et hozzanak létre, amely képes kezelni a neurális hálózatok egyedi számítási mintázatait.

Az első generációs TPU (TPUv1)

Az első generációs TPU, a TPUv1, 2016-ban került bemutatásra. Ez a chip kizárólag a következtetési (inference) feladatokra készült. A Google belsőleg már 2015 óta használta, például a Google Keresőben a rangsoroláshoz, a Google Street View-ban a szövegfelismeréshez, vagy a Google Fotókban a képfelismeréshez. A TPUv1 óriási áttörést jelentett az energiahatékonyság és a késleltetés szempontjából, mivel egyetlen chip képes volt egy teljes racknyi CPU teljesítményét felülmúlni bizonyos MI-feladatokban.

A TPUv1 különlegessége abban rejlett, hogy egy 8 bites integer (egész szám) architektúrát használt, ami a következtetéshez elegendő pontosságot biztosított, miközben jelentősen csökkentette a számítási igényt és az energiafogyasztást a lebegőpontos műveletekhez képest. Ez a chip a Google adatközpontjaiba integrálva, PCI Express kártyaként működött.

A második generációs TPU (TPUv2)

A TPUv1 sikere után a Google továbbfejlesztette a koncepciót, és 2017-ben bemutatta a TPUv2-t. Ez a generáció már nem csak a következtetésre, hanem a képzésre (training) is alkalmas volt. A képzési feladatokhoz nagyobb numerikus precizitásra van szükség, ezért a TPUv2 bevezette a bfloat16 (Brain Floating Point) formátumot, amely egy 16 bites lebegőpontos formátum. Ez a formátum a 32 bites lebegőpontos számok dinamikus tartományát (exponent bitjeit) megtartja, de a pontosságot (mantissa bitjeit) csökkenti, így ideális kompromisszumot kínál a gépi tanuláshoz: elegendő pontosság a képzéshez, miközben a chip mérete és energiafogyasztása alacsony marad.

A TPUv2 chipeket már nem önállóan, hanem TPU podokba szervezve használták. Egy TPU pod több tucat, vagy akár több száz TPU chipet foglalhat magában, amelyek nagy sebességű optikai összeköttetésekkel kommunikálnak egymással. Ez a skálázható architektúra tette lehetővé a rendkívül nagy neurális hálózatok hatékony képzését.

A harmadik generációs TPU (TPUv3)

2018-ban érkezett a TPUv3, amely a TPUv2 továbbfejlesztett változata volt. Ez a generáció még nagyobb teljesítményt és memóriát kínált, tovább növelve a számítási kapacitást és lehetővé téve még nagyobb és komplexebb modellek kezelését. A TPUv3 chipek folyadékhűtést igényeltek a megnövekedett hőtermelés miatt, ami jelzi a chip extrém teljesítménysűrűségét.

A negyedik generációs TPU (TPUv4)

A legújabb generáció, a TPUv4, 2021-ben került bemutatásra. Ez a generáció jelentős ugrást jelentett az energiahatékonyság és a teljesítmény terén. A TPUv4 chipek szintén podokba szervezhetők, és a Google állítása szerint a korábbi generációkhoz képest jelentősen javult a teljesítmény/watt arányuk. A TPUv4-et a Google számos belső szolgáltatásában és a Cloud TPU platformon keresztül is széles körben alkalmazza, például a BERT és más nagy nyelvi modellek képzésére.

Ezen felül léteznek még az Edge TPU-k is, amelyek kisebb, energiahatékonyabb verziók, kifejezetten a peremhálózati eszközökön történő következtetésre tervezve. Ezek a chipek lehetővé teszik az MI-képességek közvetlen beágyazását okoseszközökbe, ipari szenzorokba vagy kamerákba, csökkentve a felhőalapú feldolgozástól való függőséget és a késleltetést.

A TPU-k fejlődése jól illusztrálja a Google elkötelezettségét a mesterséges intelligencia iránt, és azt, hogy a hardveres innováció milyen kulcsszerepet játszik az MI-kutatás és -alkalmazások előmozdításában.

A TPU architektúrája és működési elve: a mátrixműveletek mestere

A TPU ereje a speciális architektúrájában rejlik, amely a gépi tanulás alapvető műveletére, a mátrixszorzásra optimalizált. Míg a CPU-k általános célúak, a GPU-k pedig párhuzamos feldolgozásra alkalmasak, de még mindig tartalmaznak grafikus elemeket, addig a TPU egyetlen célt szolgál: a tensorok (mátrixok) hatékony manipulálását.

A szisztoikus tömb (Systolic Array): a TPU szíve

A TPU központi eleme a Matrix Multiplication Unit (MXU), amely egy nagyméretű, programozható szisztoikus tömböt tartalmaz. A szisztoikus tömb egy olyan speciális architektúra, amelyben a számítási egységek (Processing Elements, PE) egy rácsszerű elrendezésben helyezkednek el, és az adatok szinkronizáltan, „szívverésszerűen” (innen a „szisztoikus” elnevezés) áramlanak rajtuk keresztül. Ez a kialakítás lehetővé teszi a mátrixműveletek rendkívül hatékony, pipelining (futószalag) szerű végrehajtását.

Képzeljünk el egy szisztoikus tömböt, mint egy futószalagot, ahol az adatok egyik irányból érkeznek, a súlyok egy másik irányból, és minden egyes feldolgozó elem elvégzi a saját kis számítását (egy szorzást és egy összeadást), majd továbbadja az eredményt a következő elemnek. Az adatok folyamatosan áramlanak a tömbön keresztül, és minden ciklusban új bemeneti adatok dolgozhatók fel, anélkül, hogy a korábbi számítások befejezésére kellene várni. Ez a folyamatos adatfolyam maximalizálja az erőforrás-kihasználtságot és minimalizálja az adatok mozgatásának szükségességét a memória és a számítási egységek között.

A TPUv1 például egy 256×256-os szisztoikus tömböt tartalmazott, ami azt jelenti, hogy 65 536 szorzó-összeadó egységet (MAC unit) tudott egyidejűleg működtetni. A későbbi generációk, mint a TPUv2, v3, v4 még nagyobb tömböket és további MXU-kat tartalmaznak, tovább növelve a párhuzamos feldolgozási képességet.

Memória hierarchia és adatfolyam

A szisztoikus tömb hatékonysága nagyrészt azon múlik, hogy az adatok a lehető leggyorsabban és leghatékonyabban jussanak el hozzá. Ezért a TPU-k fejlett memóriahierarchiával rendelkeznek:

• On-chip memória (scratchpad memory): Ez a memória közvetlenül a számítási egységek mellett található, rendkívül gyors hozzáférést biztosítva a gyakran használt súlyokhoz és aktiválási értékekhez. A TPU architektúra minimalizálja a külső memóriához való hozzáférést, mivel az sokkal lassabb és energiaigényesebb.
• Nagy sávszélességű memória (High Bandwidth Memory, HBM): A TPU chipek általában HBM memóriával vannak felszerelve, amely rendkívül nagy áteresztőképességet biztosít a külső memóriából. Ez kritikus a nagy modellek betöltéséhez és a nagy adathalmazok kezeléséhez a képzési fázisban.

A TPU egy adatfolyam-orientált (dataflow) architektúrát használ. Ez azt jelenti, hogy az utasításokat nem egy program számláló vezérli, mint a hagyományos CPU-knál, hanem az adatok elérhetősége. Amint egy adat elérhetővé válik, a hozzá tartozó művelet azonnal végrehajtható. Ez a modell kiválóan illeszkedik a neurális hálózatokhoz, ahol a számítások természetesen párhuzamosíthatók és egymásra épülnek.

Numerikus precizitás: a bfloat16 formátum

Ahogy már említettük, a képzési feladatokhoz a TPU-k a bfloat16 lebegőpontos formátumot használják. Ez egy 16 bites formátum, amely a 32 bites IEEE single-precision lebegőpontos számok (FP32) tartományát (8 exponens bit) megtartja, de a pontosságot (7 mantissza bit) csökkenti. Összehasonlításképpen, a hagyományos FP16 formátum 5 exponens bitet és 10 mantissza bitet használ.

Miért jó ez a gépi tanulásban? A neurális hálózatok érzékenyebbek a dinamikus tartományra (azaz arra, hogy milyen nagy vagy kicsi számokat tudnak ábrázolni) mint a precizitásra. A bfloat16 formátummal a TPU-k képesek kezelni a képzési folyamat során előforduló széles értékhatárokat anélkül, hogy túlcsordulás vagy alulcsordulás lépne fel, miközben a kisebb bitméret miatt kevesebb memóriára van szükség és gyorsabbak a számítások. Ez egy kulcsfontosságú optimalizáció, amely hozzájárul a TPU-k energiahatékonyságához és sebességéhez.

A következtetési fázisban gyakran még alacsonyabb precizitás, például 8 bites integer (INT8) is elegendő, amit a TPUv1 is használt. Ez tovább csökkenti a számítási és memóriaigényt, lehetővé téve a modellek futtatását erőforrás-korlátozott környezetekben is.

Skálázhatóság: a TPU podok

A modern gépi tanulási modellek, mint a nagy nyelvi modellek (LLM-ek) vagy a képfelismerő hálózatok, hatalmas paraméterszámmal rendelkeznek, és óriási adathalmazokon képződnek. Ehhez egyetlen TPU chip sem elegendő. Ezért a Google kifejlesztette a TPU pod koncepciót.

Egy TPU pod több tucat, vagy akár több száz TPU chipet foglal magában, amelyeket nagy sebességű, dedikált hálózati összeköttetésekkel (például inter-chip interconnects) kötnek össze. Ezek a hálózatok lehetővé teszik a chipek közötti gyors adatcserét, ami elengedhetetlen a elosztott képzéshez (distributed training). A modellek paraméterei és az adatok feloszthatók a chipek között, így párhuzamosan dolgozhatók fel, drámaian csökkentve a képzési időt.

A TPU podok a Google Cloud infrastruktúrájának részét képezik, és lehetővé teszik a felhasználók számára, hogy igény szerint skálázzák a számítási erőforrásokat a legkomplexebb gépi tanulási feladatokhoz is. Ez a skálázhatóság kritikus a jelenlegi MI-kutatások és fejlesztések szempontjából.

TPU vs. GPU vs. CPU: A gépi tanulás hardveres összehasonlítása

A gépi tanulás hardveres gyorsításának világában a CPU, GPU és TPU a három fő szereplő. Mindegyiknek megvannak a maga előnyei és hátrányai, és az optimális választás a konkrét feladattól, a költségkerettől és a teljesítményigénytől függ.

CPU (Central Processing Unit)

A CPU az általános célú számítógépek agya. Kialakítása rugalmasságot és széles körű alkalmazhatóságot tesz lehetővé. Jellemzői:

• Rugalmasság: Szinte bármilyen számítási feladatot képes elvégezni.
• Szekvenciális feldolgozás: Kiválóan alkalmas egymás utáni utasítások feldolgozására és komplex vezérlési logikára.
• Kevés, de erős magok: Általában néhány (pl. 4-64) maggal rendelkezik, amelyek mindegyike nagy teljesítményű és komplex utasításkészlettel bír.
• Memória: Hagyományos DRAM memóriát használ, viszonylag nagy késleltetéssel.
• Gépi tanulásban: Alacsony teljesítmény a mátrixműveletekben a korlátozott párhuzamosság miatt. Főleg kisebb modellekhez, prototípusokhoz vagy olyan feladatokhoz használatos, ahol a CPU egyéb képességei (pl. adatfeldolgozás) dominálnak.

GPU (Graphics Processing Unit)

A GPU a grafikus kártyák központi egysége, amely a vizuális adatok párhuzamos feldolgozására optimalizált. Az NVIDIA CUDA platformjának köszönhetően vált széles körben elterjedtté a gépi tanulásban. Jellemzői:

• Masszív párhuzamosság: Több ezer kisebb, egyszerűbb maggal rendelkezik, amelyek kiválóan alkalmasak az azonos típusú műveletek egyidejű elvégzésére.
• Mátrixműveletek: Kiemelkedően gyors a mátrixszorzásokban, ami a neurális hálózatok alapja.
• Memória: Dedikált, nagy sávszélességű GDDR memória (pl. GDDR6, HBM) a chipen, ami gyors hozzáférést biztosít a modell súlyaihoz és adataihoz.
• Rugalmasság: Bár célzottabb, mint a CPU, még mindig viszonylag rugalmas, és számos más párhuzamos számítási feladatra (pl. tudományos szimulációk) is használható.
• Gépi tanulásban: Az iparág de facto szabványa a gépi tanulási képzéshez és következtetéshez, különösen a kutatás-fejlesztésben és a mainstream alkalmazásokban. Széles szoftveres ökoszisztémával rendelkezik (CUDA, PyTorch, TensorFlow).

TPU (Tensor Processing Unit)

A TPU egy kifejezetten a gépi tanulásra, pontosabban a tensor (mátrix) műveletekre tervezett ASIC. Jellemzői:

• Extrém specializáció: Kizárólag a mátrixszorzásokra és a gépi tanulási munkaterhelésekre optimalizált.
• Szisztoikus tömb: A központi MXU egy szisztoikus tömb, amely rendkívül hatékony adatfolyam-alapú feldolgozást tesz lehetővé.
• Nagyobb energiahatékonyság: Azáltal, hogy elhagy minden felesleges komponenst, amely nem kapcsolódik a gépi tanuláshoz, sokkal energiahatékonyabb lehet, mint a GPU-k az adott feladatoknál.
• Numerikus precizitás: Bfloat16 és INT8 formátumok használata a maximális hatékonyság érdekében a gépi tanulásban szükséges pontosság megtartása mellett.
• Memória: HBM memóriát és on-chip scratchpad memóriát használ az optimális adatátvitel érdekében.
• Skálázhatóság: TPU podokba szervezhető, lehetővé téve a rendkívül nagy modellek elosztott képzését.
• Gépi tanulásban: Kiválóan alkalmas nagy léptékű gépi tanulási képzésre és következtetésre, különösen a Google saját infrastruktúrájában és a Google Cloud platformon. Leginkább a TensorFlow és JAX keretrendszerekkel használható.

Mikor melyiket válasszuk?

• CPU: Ha a gépi tanulás csak egy kisebb része a teljes feladatnak, vagy ha a modell nagyon kicsi és a fejlesztési költség a legfontosabb szempont. Ideális prototípusokhoz és olyan feladatokhoz, ahol a modell futtatása nem a legkritikusabb tényező.
• GPU: Ha rugalmasságra van szükség, vagy ha a gépi tanulási feladatok mellett más párhuzamos számításokat is végezni kell. A GPU-k széles körű támogatással rendelkeznek, és a legtöbb kutató és fejlesztő számára ez a preferált választás az MI-képzéshez. Különösen jók akkor, ha a modell architektúrája nem illeszkedik tökéletesen a TPU szisztoikus tömbjéhez.
• TPU: Ha a cél a maximális teljesítmény és energiahatékonyság a nagy léptékű gépi tanulási feladatok (főleg mátrixműveletek) képzése és következtetése során. Akkor ideális, ha a modell TensorFlow vagy JAX alapú, és a Google Cloud ökoszisztémájában dolgozunk. Különösen hatékony az óriási modellek, például a Transformer-alapú nyelvi modellek képzésénél.

Összefoglalva, a TPU egy rendkívül specializált, nagy teljesítményű eszköz, amely a gépi tanulás specifikus igényeire lett szabva. Bár nem helyettesíti az általános célú CPU-kat vagy a rugalmas GPU-kat, a saját területén páratlan hatékonyságot és sebességet kínál, különösen a Google ökoszisztémáján belül.

A TPU-k típusai és generációi részletesen

A Google nem csak egyféle TPU-t fejlesztett ki, hanem különböző generációkat és típusokat, amelyek mind a teljesítmény, mind az alkalmazási terület szempontjából eltérő igényeket elégítenek ki. Ezek a fejlesztések a gépi tanulás területén felmerülő egyre specifikusabb kihívásokra adnak választ.

Cloud TPU-k: A felhő ereje

A Google Cloud Platform részeként elérhető Cloud TPU-k a nagy léptékű gépi tanulási képzés és következtetés gerincét képezik. Ezek a TPU-k a Google adatközpontjaiban találhatóak, és virtuális gépeken keresztül érhetők el a felhasználók számára. Főbb jellemzőik:

• Skálázhatóság: A Cloud TPU-k legfontosabb előnye a skálázhatóság. A felhasználók választhatnak egyetlen TPU chip (ún. „TPU device”) vagy egy teljes TPU pod között, amely több tucat vagy akár több száz chipből áll. Ez lehetővé teszi a rendkívül nagy modellek, például a Transformer alapú nyelvi modellek (BERT, GPT-3) hatékony képzését, amelyek paramétereinek száma milliárdokban mérhető.
• Nagy sávszélességű összeköttetés: A podon belüli TPU chipek nagy sebességű, dedikált hálózati interkonnektjei biztosítják a gyors kommunikációt és az elosztott képzés hatékony működését. Ez minimalizálja az adatáramlási szűk keresztmetszeteket, amelyek gyakran korlátozzák a GPU-alapú elosztott rendszereket.
• Költséghatékonyság: Bár a kezdeti befektetés egyedi TPU-k vásárlásába magas lenne, a Google Cloud modellje lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy csak a felhasznált erőforrásokért fizessenek, így optimalizálva a költségeket a nagy volumenű feladatokhoz.
• Integráció: Szorosan integrálódik a Google Cloud AI Platformjával, a TensorFlow-val és a JAX-szal, egyszerűsítve a fejlesztési és telepítési folyamatokat.

Generációk és fejlesztések a Cloud TPU-kban:

• TPUv1: Ahogy már említettük, ez volt az első generáció, kizárólag következtetésre optimalizálva, 8 bites integer aritmetikával. Nem volt nyilvánosan elérhető a Cloudban, csak belső Google szolgáltatásokban használták.
• TPUv2: Az első Cloud TPU generáció, amely már képzésre is alkalmas volt a bfloat16 formátum bevezetésével. Egy v2 TPU chip 45 TFLOPS (Tera Floating Point Operations Per Second) teljesítményre volt képes bfloat16 precizitással, és 8 GB HBM memóriával rendelkezett. Egy v2 pod akár 256 chipet is tartalmazhatott.
• TPUv3: A v2 továbbfejlesztett változata, nagyobb teljesítménnyel és memóriával. Egy v3 chip 128 GB HBM memóriával és 128 TFLOPS teljesítménnyel rendelkezett bfloat16-ban. A v3 podok akár 1024 chipet is tartalmazhattak, ami hatalmas számítási kapacitást jelentett. Ez a generáció már folyadékhűtést igényelt.
• TPUv4: A legújabb generáció, amelyet 2021-ben mutattak be. A Google szerint a TPUv4 jelentősen javítja a teljesítmény/watt arányt a korábbi generációkhoz képest. Egy v4 chip 275 TFLOPS teljesítményt nyújt bfloat16-ban és 32 GB HBM memóriával rendelkezik. A v4 podok akár 4096 chipet is tartalmazhatnak, ami a világ egyik legnagyobb MI-számítási klaszterét alkotja. A v4-es chipek új mátrixmotorral és továbbfejlesztett hálózati interkonnektel rendelkeznek, ami még hatékonyabb elosztott képzést tesz lehetővé.

Edge TPU-k: MI a peremhálózaton

A Edge TPU-k egy teljesen más felhasználási területet céloznak meg: a peremhálózati (edge) eszközökön történő gépi tanulási következtetést. Míg a Cloud TPU-k a nagy adatközpontokban találhatóak és hatalmas képzési feladatokra optimalizáltak, addig az Edge TPU-k kisebbek, energiahatékonyabbak és kifejezetten a következtetési feladatokra (inference) terveztek, közvetlenül az eszközön.

• Cél: Lehetővé teszik az MI-képességek beágyazását eszközökbe, például okoskamerákba, ipari szenzorokba, robotokba, drónokba vagy IoT-eszközökbe.
• Alacsony energiafogyasztás: Kritikus tényező az akkumulátorral működő vagy hálózati áramforrással korlátozott eszközök esetében.
• Alacsony késleltetés: Mivel a feldolgozás helyben történik, nincs szükség adatok felhőbe küldésére és onnan visszafogadására, ami jelentősen csökkenti a késleltetést. Ez létfontosságú az olyan valós idejű alkalmazásoknál, mint az önvezető autók vagy a robotika.
• Adatvédelem: Az adatok helyi feldolgozása növeli az adatvédelmet, mivel érzékeny információk nem hagyják el az eszközt.
• Formafaktor: Az Edge TPU-k gyakran kis méretű modulokba, USB-s kiegészítőkbe vagy beépített chipekbe vannak integrálva, hogy könnyen beépíthetők legyenek a különböző eszközökbe.

Az Edge TPU-k általában 8 bites integer (INT8) precizitással működnek, ami elegendő a legtöbb következtetési feladathoz, miközben maximalizálja az energiahatékonyságot és a sebességet. A Google Coral platformja köré épülnek, amely fejlesztői eszközöket és szoftveres támogatást biztosít az Edge TPU-alapú alkalmazások létrehozásához.

A Cloud és Edge TPU-k együttesen egy átfogó stratégiát képviselnek a Google számára a mesterséges intelligencia hardveres támogatására, lefedve a teljes spektrumot a nagyléptékű felhőalapú képzéstől a peremhálózati valós idejű következtetésig.

Mire használják a TPU-kat? Alkalmazási területek

A TPU-k speciális architektúrájuknak köszönhetően számos gépi tanulási alkalmazási területen kiemelkedő teljesítményt nyújtanak. A Google belsőleg széles körben alkalmazza őket, de a Cloud TPU-k révén külső fejlesztők és vállalatok számára is elérhetővé váltak.

Természetes nyelvi feldolgozás (NLP)

Az NLP területén a Transformer-alapú modellek (például BERT, GPT-3, T5) forradalmasították a nyelvi megértést és generálást. Ezek a modellek rendkívül nagy paraméterszámmal rendelkeznek, és óriási szöveges adathalmazokon képződnek. A képzési fázis hetekig vagy akár hónapokig is eltarthat dedikált hardver nélkül.

• A TPU-k, különösen a nagy TPU podok, ideálisak ezeknek a modelleknek a képzésére. A szisztoikus tömb rendkívül hatékonyan kezeli a Transformer architektúra alapját képező mátrixszorzásokat és figyelmi mechanizmusokat.
• A Google a saját nyelvi modelljeit, mint a LaMDA vagy a PaLM, TPU-kon képezi, kihasználva a podok skálázhatóságát és teljesítményét.
• A következtetési fázisban is használhatók, például a Google Keresőben a releváns eredmények rangsorolásához, a Google Fordítóban a nyelvi fordításokhoz, vagy a szövegösszefoglaló és kérdés-válasz rendszerekben.

Képes felismerés és számítógépes látás

A képfelismerés, objektumdetekció, szegmentálás és egyéb számítógépes látási feladatok szintén a neurális hálózatok, főként a konvolúciós neurális hálózatok (CNN) és a Transformer-alapú látásmodellek (Vision Transformers) dominanciája alá tartoznak. Ezek a modellek hatalmas kép- és videó adathalmazokon tanulnak.

• A TPU-k gyorsítják a képfelismerő modellek képzését, lehetővé téve a kutatók számára, hogy nagyobb modelleket és komplexebb architektúrákat próbáljanak ki.
• A Google Fotókban a képek automatikus rendszerezése, címkézése és keresése, a Google Street View-ban a szövegfelismerés (pl. utcanevek) vagy a Google Lencse vizuális keresője mind TPU-alapú következtetést használ.
• Az Edge TPU-k kiválóan alkalmasak a valós idejű következtetésre olyan alkalmazásokban, mint az okoskamerákban történő személy- vagy objektumfelismerés, az ipari minőségellenőrzés, vagy az önvezető járművek környezetérzékelése.

Ajánlórendszerek

A modern online platformok, mint a YouTube, Netflix, vagy az e-kereskedelmi oldalak, nagymértékben támaszkodnak ajánlórendszerekre, amelyek a felhasználói viselkedés alapján személyre szabott javaslatokat tesznek. Ezek a rendszerek gyakran mély neurális hálózatokat használnak.

• A TPU-k segítenek a nagy felhasználói adatbázisokon alapuló ajánlómodellek képzésében, amelyeknek folyamatosan frissülniük kell a változó preferenciákhoz.
• A Google Kereső és a YouTube videóajánló rendszere is profitál a TPU-k sebességéből a releváns tartalmak gyors szűréséhez és rangsorolásához.

Kutatás és fejlesztés

A TPU-k kulcsfontosságúak a mesterséges intelligencia élvonalában zajló kutatás-fejlesztéshez. A DeepMind, a Google MI-kutató laborja, számos áttörést ért el TPU-k segítségével.

• Például az AlphaGo, amely 2016-ban legyőzte a Go világbajnokot, Lee Sedolt, TPU-kon futott. Ez a projekt megmutatta a TPU-k képességét a rendkívül komplex, stratégiai játékokhoz szükséges mély megerősítő tanulás (deep reinforcement learning) felgyorsítására.
• A DeepMind más projektjei, mint a fehérjehajtogatás problémáját megoldó AlphaFold is kihasználják a TPU-k számítási erejét a komplex biológiai modellek képzéséhez.
• A kutatók számára a Cloud TPU-k hozzáférést biztosítanak a legmodernebb hardverhez, lehetővé téve számukra, hogy új algoritmusokat és modellarchitektúrákat teszteljenek, amelyek korábban elérhetetlenek lettek volna.

Egyéb MI/ML feladatok

A fentieken kívül számos más területen is alkalmazzák a TPU-kat:

• Besédfelismerés és -szintézis: A Google Asszisztens, a Google Fordító és más hangalapú szolgáltatások motorja, amelyek neurális hálózatokat használnak a hangjelek feldolgozására.
• Idősoros előrejelzés: Pénzügyi modellezés, időjárás-előrejelzés, logisztikai optimalizálás.
• Orvosi képalkotás és diagnosztika: Betegségek felismerése orvosi képekből (röntgen, CT, MRI).
• Robotika: Látásalapú navigáció, objektummanipuláció, mozgástervezés.

A TPU-k, azáltal, hogy drámaian csökkentik a képzési időt és növelik a következtetés sebességét, lehetővé teszik a Google és más szervezetek számára, hogy gyorsabban fejlesszék és telepítsék a mesterséges intelligencia alkalmazásait, ezzel felgyorsítva az innovációt a legkülönfélébb iparágakban.

A TPU-k programozása és szoftveres ökoszisztémája

Ahhoz, hogy a TPU-k hardveres előnyeit ki lehessen használni, megfelelő szoftveres ökoszisztémára van szükség. A Google szorosan integrálta a TPU-kat a saját gépi tanulási keretrendszereivel, különösen a TensorFlow-val és a JAX-szal.

TensorFlow és XLA

A TensorFlow a Google nyílt forráskódú gépi tanulási keretrendszere, amelyet eredetileg a Google belső használatára fejlesztettek ki, majd 2015-ben tettek nyilvánossá. A TensorFlow alapvetően egy adatfolyam-grafikon alapú számítási rendszer, ahol a műveleteket (op-okat) egy gráfon belül csomópontokként ábrázolják, az adatáramlást (tensorok) pedig élekként. Ez a modell kiválóan illeszkedik a TPU adatfolyam-architektúrájához.

• XLA (Accelerated Linear Algebra): A TensorFlow-ban az XLA egy fordító, amely optimalizálja a TensorFlow grafikonokat a specifikus hardverek, így a TPU-k számára. Az XLA futásidőben képes a TensorFlow műveleteket (op-okat) egyetlen, nagy kernelbe összevonni, ami jelentősen csökkenti a kernelindítási költségeket és maximalizálja a hardver kihasználtságát. Az XLA fordítja a gépi tanulási modellt a TPU-specifikus gépi kódra, optimalizálva a szisztoikus tömb és a memória hierarchia kihasználását.
• Keras API: A TensorFlow 2.x verzióban a Keras API vált a preferált interfészzé. A Keras magas szintű, felhasználóbarát API-ja lehetővé teszi a fejlesztők számára, hogy anélkül használják a TPU-kat, hogy mélyen bele kellene merülniük a hardveres részletekbe. Egyszerűen csak meg kell adni, hogy a modell TPU-n fusson, és a TensorFlow/XLA ökoszisztéma elvégzi a többit.

A TensorFlow és az XLA együttesen biztosítja, hogy a TPU-k maximális teljesítményt nyújtsanak, optimalizálva a mátrixműveleteket és az adatfolyamot a hardver egyedi képességeihez.

JAX: A rugalmasabb alternatíva

A JAX egy viszonylag új, de gyorsan növekvő gépi tanulási keretrendszer, amelyet szintén a Google fejlesztett ki. A JAX a NumPy és a SciPy funkcióit terjeszti ki automatikus differenciálásra, GPU/TPU gyorsításra és JIT (Just-In-Time) fordításra az XLA segítségével. A JAX-ot gyakran a „NumPy on steroids” néven emlegetik, utalva a Python tudományos számítási könyvtáraival való kompatibilitására.

• Funkcionális programozás: A JAX a funkcionális programozási paradigmára épül, ami tisztább és könnyebben tesztelhető kódot eredményezhet.
• Automatikus differenciálás: Beépített automatikus differenciálási képességekkel rendelkezik, ami alapvető a neurális hálózatok képzéséhez.
• XLA integráció: A JAX az XLA-t használja a számítási grafikonok fordítására és optimalizálására, így kiválóan működik TPU-kon. A jax.jit funkcióval a Python kód részei közvetlenül XLA-ba fordíthatók, ami jelentős sebességnövekedést eredményez.
• Rugalmasság és kutatás: A JAX-ot gyakran preferálják a kutatók, mivel nagyobb rugalmasságot biztosít az új algoritmusok és modellarchitektúrák kísérletezéséhez. Kevesebb „magic”-et tartalmaz, mint a TensorFlow, és közelebb áll a Python alapvető működéséhez.

Fejlesztői eszközök és API-k

A Google számos eszközt és API-t biztosít a TPU-k használatához a Cloud Platformon belül:

• Google Cloud SDK: Parancssori eszközök a TPU-példányok kezeléséhez, modellek feltöltéséhez és futtatásához.
• Cloud TPU API: Programozott hozzáférést biztosít a TPU-erőforrásokhoz.
• Colab (Google Colaboratory): Egy ingyenes felhőalapú Jupyter notebook környezet, amely ingyenes hozzáférést biztosít GPU-khoz és korlátozottan TPU-khoz is. Ez ideális az első lépések megtételéhez és kisebb modellek kísérletezéséhez.
• TensorBoard: Egy vizualizációs eszköz, amely segít nyomon követni a modell képzési folyamatát, a metrikákat és a hálózat architektúráját, még akkor is, ha TPU-kon fut.

Programozási nyelvek

A TPU-k elsősorban Python nyelven keresztül programozhatók a TensorFlow és JAX keretrendszerek segítségével. A Python egyszerűsége és a gazdag tudományos könyvtári ökoszisztémája (NumPy, SciPy) ideálissá teszi a gépi tanulás fejlesztéséhez. Bár a háttérben C++ és más alacsonyabb szintű nyelvek dolgoznak az XLA fordítóban és a TPU firmware-ben, a fejlesztők számára a Python a fő interfész.

Összességében a TPU szoftveres ökoszisztémája a Google erőfeszítéseinek eredménye, hogy a speciális hardvert a lehető legkönnyebben hozzáférhetővé és hatékonyan használhatóvá tegye a gépi tanulási közösség számára.

A TPU-k előnyei és hátrányai

Mint minden technológiának, a TPU-knak is megvannak a maguk erősségei és gyengeségei. Az alábbiakban részletesen bemutatjuk ezeket.

Előnyök

1. Páratlan teljesítmény a gépi tanulási feladatokban:
   • Sebesség: A szisztoikus tömb architektúrája és a mátrixműveletekre való optimalizálás révén a TPU-k rendkívül gyorsak a neurális hálózatok képzésében és következtetésében. Különösen a nagy batch méretekkel és nagy sűrűségű mátrixokkal végzett műveletekben mutatnak kiemelkedő teljesítményt.
   • Skálázhatóság: A TPU podok lehetővé teszik a chipek ezreinek összekapcsolását, ami páratlan számítási kapacitást biztosít a legnagyobb, legkomplexebb modellek képzéséhez. Ez kritikus az olyan áttörésekhez, mint a nagy nyelvi modellek fejlesztése.
2. Kiemelkedő energiahatékonyság:
   • Az ASIC design, amely elhagy minden felesleges komponenst, amely nem kapcsolódik a gépi tanuláshoz, jelentősen csökkenti az energiafogyasztást a CPU-khoz és GPU-khoz képest, azonos teljesítmény mellett. Ez nemcsak a működési költségeket csökkenti, hanem a környezeti lábnyomot is.
   • A bfloat16 és INT8 precizitás használata tovább optimalizálja az energiafelhasználást.
3. Költséghatékonyság (specifikus feladatokra):
   • Bár az egyedi TPU chip fejlesztése drága, a Google Cloud modellje révén a felhasználók erőforrásokat bérelhetnek. Nagy léptékű, hosszú távú képzési feladatok esetén, ahol a TPU-k teljesítményelőnye érvényesül, a képzési idő drámai csökkenése miatt a teljes költség alacsonyabb lehet, mint GPU-k vagy CPU-k használatával.
   • A kevesebb energiafogyasztás szintén hozzájárul a hosszú távú költségmegtakarításhoz.
4. Egyszerűsített fejlesztői élmény (TensorFlow/JAX felhasználók számára):
   • A TensorFlow és JAX szoros integrációja az XLA-val viszonylag egyszerűvé teszi a modellek TPU-ra való portolását. A fejlesztők a megszokott keretrendszereikkel dolgozhatnak, miközben a hardveres optimalizációt a Google szoftveres ökoszisztémája kezeli.

Hátrányok

1. Rugalmatlanság és specializáció:
   • A TPU egy ASIC, ami azt jelenti, hogy rendkívül specializált. Kiválóan teljesít a mátrixműveletekben, de más számítási feladatokban (pl. adatbázis-műveletek, általános célú programok, grafikai renderelés) nem vagy alig használható. Ez ellentétben áll a CPU-k általános célú rugalmasságával és a GPU-k szélesebb körű párhuzamos számítási képességeivel.
   • Nem minden neurális hálózati architektúra illeszkedik optimálisan a szisztoikus tömbhöz. Egyes ritka mátrixműveletek vagy olyan számítások, amelyek nem jól párhuzamosíthatók, kevésbé hatékonyan futhatnak TPU-n.
2. Zárt ökoszisztéma és szállítófüggőség:
   • A TPU-kat kizárólag a Google fejleszti és gyártja. Jelenleg csak a Google Cloud Platformon keresztül érhetők el. Ez szállítófüggőséget teremt, és korlátozza a hardveres választási lehetőségeket.
   • A szoftveres támogatás elsősorban a TensorFlow-ra és a JAX-ra koncentrálódik. Más népszerű keretrendszerek (pl. PyTorch) támogatása korlátozottabb, vagy harmadik féltől származó konverziós eszközöket igényel.
3. Alkalmazási korlátok:
   • Kisebb projektek vagy prototípusok esetén a TPU-k használata túl komplex vagy költséges lehet a beállítási és tanulási görbe miatt. Ilyen esetekben a GPU-k vagy akár a CPU-k is jobb választásnak bizonyulhatnak.
   • A helyi (on-premise) telepítés nem lehetséges a Cloud TPU-k esetében, ami bizonyos adatvédelmi vagy szabályozási követelményekkel rendelkező szervezetek számára problémát jelenthet.
4. Tanulási görbe:
   • Bár a Keras API egyszerűsíti a használatot, a TPU-specifikus optimalizációk megértése és alkalmazása (pl. adat-pipeline optimalizálás, elosztott képzés konfigurálása) igényelhet némi tanulást a fejlesztőktől.

A TPU-k tehát egy rendkívül erőteljes eszköz a gépi tanulás világában, de a felhasználásuk előzetes mérlegelést igényel. Ideálisak a nagy léptékű, ismétlődő gépi tanulási feladatokhoz, különösen a Google ökoszisztémáján belül, de nem jelentenek univerzális megoldást minden számítási igényre.

A TPU-k jövője és a gépi tanulás hardveres trendjei

A mesterséges intelligencia fejlődésével párhuzamosan a mögöttes hardverek is folyamatosan fejlődnek. A TPU-k kulcsszerepet játszanak ebben a dinamikus környezetben, és a jövőbeli trendek is izgalmasak.

Új generációk és továbbfejlesztések

A Google várhatóan folytatja a TPU-k fejlesztését, minden új generációval növelve a teljesítményt, az energiahatékonyságot és a skálázhatóságot. A jövőbeli TPU-k valószínűleg a következő területekre fókuszálnak:

• Még nagyobb mátrixműveleti kapacitás: A szisztoikus tömbök méretének növelése vagy több MXU integrálása egy chipen belül.
• Fejlettebb memóriahierarchia: Gyorsabb HBM, nagyobb on-chip memória és intelligensebb adatmozgatási stratégiák a memóriahozzáférési szűk keresztmetszetek minimalizálására.
• Optimalizáltabb numerikus precizitás: Potenciálisan még alacsonyabb bitméretek (pl. 4 bites integer) vizsgálata a következtetéshez, vagy adaptív precizitású számítások bevezetése.
• Fokozott skálázhatóság és interkonnekt: Még gyorsabb és robusztusabb hálózati összeköttetések a TPU podokon belül és a podok között, lehetővé téve a gigantikus modellek képzését.
• Szoftveres integráció: További optimalizációk a TensorFlow és JAX keretrendszerekben, valamint esetlegesen más népszerű gépi tanulási könyvtárak jobb támogatása.

A verseny a többi hardvergyártóval

A TPU-k nem az egyetlen játékosok a gépi tanulási hardverek piacán. Az NVIDIA továbbra is dominálja a GPU-piacot a Tesla és H szériás adatközponti GPU-ival, amelyek az iparág de facto szabványát jelentik. Az AMD is egyre nagyobb hangsúlyt fektet a MI-gyorsítókra (pl. Instinct sorozat). Emellett számos startup és nagyvállalat fejleszt saját, egyedi MI chipeket (ASIC-eket):

• Cerebras Systems: A világ legnagyobb chipjét, a Wafer-Scale Enginet gyártja, amely egyetlen szilíciumlapkán több százezer MI-magot integrál.
• Graphcore: A IPU (Intelligence Processing Unit) chipeket fejleszti, amelyek egyedi „IPU-Graph” architektúrát használnak.
• Intel: A Habana Labs felvásárlásával (Gaudi chipek) és a saját Nervana termékeivel igyekszik megvetni a lábát a MI-hardver piacon.

Ez a verseny a Google számára is ösztönzőleg hat, hogy folyamatosan fejlessze a TPU-kat, és innovatív megoldásokkal álljon elő. A diverzifikált hardveres ökoszisztéma végső soron a kutatók és fejlesztők számára kedvez, mivel szélesebb választékot és specializáltabb megoldásokat kínál.

Az egyedi MI chipek (ASIC) trendje

A TPU-k sikere rávilágított arra, hogy az általános célú hardverek nem mindig optimálisak a speciális MI-feladatokhoz. Az ASIC-ek, amelyek egy adott feladatra vannak tervezve, jelentős előnyöket kínálnak az energiahatékonyság és a teljesítmény terén. Ez a trend várhatóan folytatódni fog, és egyre több vállalat fogja fejleszteni saját MI-gyorsító chipjeit, hogy optimalizálja a költségeket és a teljesítményt a saját egyedi munkaterheléseihez.

• Az Edge TPU-k is ennek a trendnek a részei, amelyek az MI-t a peremhálózatra viszik, csökkentve a felhőfüggőséget és a késleltetést.
• A jövőben valószínűleg egyre több „domain-specific architecture” (DSA) jelenik meg, amelyek még specifikusabb feladatokra (pl. csak Transformer modellek futtatása, vagy csak megerősítő tanulás) lesznek optimalizálva.

A gépi tanulás növekedése és a hardverigények

A gépi tanulási modellek mérete és komplexitása exponenciálisan növekszik. A paraméterek száma milliárdokban, sőt trilliókban mérhető, és az adathalmazok mérete is folyamatosan gyarapszik. Ez a növekedés folyamatosan új kihívásokat támaszt a hardvergyártókkal szemben.

• A TPU-k és más MI-gyorsítók kulcsfontosságúak ahhoz, hogy lépést tudjunk tartani ezzel a növekedéssel, és lehetővé tegyük az MI-kutatás és -alkalmazások további fejlődését.
• A hardver és szoftver közötti szoros integráció, mint a Google esetében a TPU és a TensorFlow/JAX, egyre fontosabbá válik a maximális hatékonyság elérése érdekében.

Kvantumszámítógépek és a jövő

Bár még gyerekcipőben járnak, a kvantumszámítógépek hosszú távon potenciálisan forradalmasíthatják a gépi tanulást, különösen bizonyos típusú optimalizálási és szimulációs feladatokat. Azonban a kvantumszámítógépek és a klasszikus MI-gyorsítók, mint a TPU-k, várhatóan kiegészítik egymást, nem pedig helyettesítik. A TPU-k továbbra is alapvetőek maradnak a mainstream gépi tanulási feladatokhoz a belátható jövőben.

A TPU-k tehát nem csupán egy technológiai innovációt jelentenek, hanem egy stratégiai irányt is a mesterséges intelligencia hardveres támogatásában. A Google elkötelezettsége ezen a téren alakítja a gépi tanulás jövőjét, lehetővé téve a korábban elképzelhetetlen számítási feladatok elvégzését és az MI-alkalmazások széles körű elterjedését.