Google Cloud объявила об общедоступности своих виртуальных машин TPU.
Тензорные процессоры (TPU) — это специализированные интегральные схемы (ASIC), разработанные Google и используемые для ускорения рабочих нагрузок машинного обучения.
Cloud TPU позволяет запускать рабочие нагрузки машинного обучения на аппаратном ускорении TPU гиганта облачного хостинга с использованием платформы машинного обучения TensorFlow с открытым исходным кодом.
Что виртуальные машины TPU могут сделать для пользователей?
Google заявляет, что ее сообщество пользователей выбрало виртуальные TPU, потому что они обеспечивают лучший опыт отладки, а также позволяют использовать определенные конфигурации обучения, включая распределенное обучение с подкреплением, что, по их словам, было невозможно с архитектурой узла UPT (доступ к информации) в существующей сети Google.
По данным Google, облачные TPU оптимизированы для крупномасштабных рабочих нагрузок классификации и рекомендаций, ссылаясь на то, что Snap была одной из первых, кто внедрил эту возможность.
Кроме того, с выпуском общедоступной версии виртуальных машин TPU Google представляет новый API интеграции TPU, который, по утверждению компании, может ускорить рабочие нагрузки классификации и рекомендаций на основе машинного обучения.
Google подчеркнул, как многие современные компании полагаются на варианты использования рейтинга и рекомендаций, такие как аудио- и видеорекомендации, рекомендации продуктов и рейтинг рекламы.
Технический гигант заявил, что TPU могут помочь компаниям реализовать подход на основе глубоких нейронных сетей для решения вышеупомянутых случаев использования, который, по его словам, может быть дорогим и ресурсоемким.
Google также утверждает, что ее виртуальные машины TPU предлагают несколько дополнительных функций по сравнению с существующей архитектурой узла TPU благодаря локальной конфигурации среды выполнения, поскольку конвейер входных данных может работать непосредственно на хостах TPU, что позволяет организациям экономить ИТ-ресурсы.
Версия TPU VM GA также поддерживает другие основные платформы машинного обучения, такие как PyTorch и JAX.
Вы заинтересованы во внедрении виртуального ТПУ? Вы можете воспользоваться одним из кратких руководств или учебных пособий Google.