TPU-Google的张量处理单元
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了TPU-Google的张量处理单元相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
Tensor Processoring Unit
TPU V1 2015
- 2CH的2133MHz的DDR3内存是Off Die的，一共8GiB；
- 内存的带宽：2Channel*2133MHz*64bit/8/1000=34GB/s
- 256*256=65536 8bit MAC 矩阵乘法单元
- 700MHz，Peak ：65536*2（M/A）*700MHz=92T INT8 Operations/second
- 28MiB的片上内存
- 4MiB的加法器内存
- 24MiB的统一Buffer;
- 下面是个透视图
- TPU组成的加速卡，每个服务器上放4个；
TPU V2 2017
TPU V2 Chip Block Diagram
TFLOPs:
1 MXU Per Core
22.5TFLOPs Per core , 8GB HBM Per Core；2 Cores per chip, means 45 TFLOPs per Chip4 Chips per board, means 180TFLOPs per BoardMostly fp32
Mrtaix Unit:
128*128 array; float32 accumulate, bfloat16 multiplies;
就是矩阵式脉动阵列的一种，权重不变，输入X，输出Y；
内存带宽,不知道内存的位宽和频率。
TPU V2 Board (V2-8)（一个板子上有四个芯片，每个芯片两个Core）
Connect to Host CPU through 32 Lans PCIe Gen3
180 Teraflops of computation
64GB of HBM Memory
2400GB/s memory BW
TPU V2部署的机房：
TPU V2 可以形成的最大的Pod (V2-8*64-512)（一个池子有64块板子，左边32个，右边32个）
64 pic of V2 Board，64*8=512个TPU V2 Core；
11.5 pflops of computation
4TB of HBM Memory
2D torus 环形 topology
TPU V3 2019
TPU V3 Chip Bloack Diagram
TFLOPs:
？？ TFLOPs Per core , 16GB HBM Per Core；2 MXU Per Core2 Cores per chip,4 Chips per board,Mostly fp32
Mrtaix Unit:
输入和输出都是FP32，但是乘法运算是按照BF16进行计算的；
128*128 array; float32 accumulate, bfloat16 multiplies;
就是矩阵式脉动阵列的一种，权重不变，输入X，输出Y；
TPU V3 Board(V3-8)（一个板子上有四个芯片，每个芯片两个Core）
420Teraflops of computation,乘法还是BF16，但是输入和输出还是TF32的。
128GB of HBM Memory
Liquid Cooling
TPU V3部署的机房：
TPU V3可以形成的最大的 Pod(V3-8*256-2048)（一个池子256个板子，256*8Core=2048Core，上面8个机柜共同组成最大的Pod）
Over 100 pflops
32TB of HBM Memory；
参考文献：
2017年HotChip上第一次介绍TPU V1:https://www.hotchips.org/archives/2010s/hc29/ HC29.22.730-TensorPU-Young-Google.pdf
2017年在ISCA发布的第一代的TPU的论文：https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/1704/1704.04760.pdf
2019年HotChip上的培训：https://www.hotchips.org/hc31/HC31_T3_Cloud_TPU_Codesign.pdf
最后Cloud TPU的地址：https://cloud.google.com/tpu
以上是关于TPU-Google的张量处理单元的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章