Google TPU v6e проти GPU: Посібник з 4x кращою продуктивністю AI на долар

Google TPU v6e забезпечує в 4 рази кращу продуктивність за долар порівняно з GPU для навчання AI. Вивчіть стратегії розгортання, аналіз витрат та оптимальні сценарії використання

Blake Crosley
12 min read Disclaimer
Google TPU v6e проти GPU: Посібник з 4x кращою продуктивністю AI на долар

Користувацький кремній Google забезпечує привабливу економіку для масштабного навчання AI, при цьому такі організації, як Anthropic, Midjourney та Salesforce, мігрують критичні робочі навантаження з GPU на Tensor Processing Units (TPU). TPU v6e пропонує значні переваги за вартістю — до 4 разів кращу продуктивність на долар порівняно з NVIDIA H100 GPU для специфічних робочих навантажень — забезпечуючи при цьому безшовну інтеграцію з фреймворками JAX та TensorFlow.¹ Нещодавні впровадження демонструють вражаючі результати: Midjourney скоротив витрати на інференс на 65% після міграції з GPU, Cohere досяг 3-кратного покращення пропускної здатності, а власні моделі Gemini від Google використовують десятки тисяч TPU чипів для навчання.² Організації, які розглядають інвестиції в AI інфраструктуру, повинні розуміти, коли TPU забезпечують кращу економіку порівняно з GPU та як реалізувати успішні стратегії впровадження.

Архітектура TPU оптимізована для фундаментальних операцій AI

Google розробив Tensor Processing Units спеціально для операцій матричного множення, які домінують у обчисленнях нейронних мереж. Архітектура систолічного масиву забезпечує масивний паралелізм, при цьому дані протікають через сітку процесорних елементів, які безперервно виконують операції множення з накопиченням. Кожен чіп TPU v6e забезпечує стійку продуктивність завдяки нативній підтримці BFloat16, що зберігає точність моделі, одночасно подвоюючи пропускну здатність порівняно з операціями FP32.³

Дизайн архітектури пам'яті TPU v6e усуває типові вузькі місця GPU. Це досягається через інтеграцію високошвидкісної пам'яті (HBM) та уніфікованих просторів пам'яті, спрощуючи програмування та забезпечуючи ефективне управління пам'яттю. TPU Pod масштабують ці окремі чіпи в масивні розподілені системи — v6e Pod, що містить 256 TPU, забезпечує 235 петафлопс обчислювальної потужності з швидкістю міжчіпового з'єднання до 13 терабайт на секунду.⁴ Користувацька технологія з'єднання Google забезпечує операції all-reduce в 10 разів швидше, ніж GPU кластери на основі Ethernet, усуваючи мережеві вузькі місця, які переслідують розподілене навчання GPU.

Зрілість програмного екосистему відрізняє TPU від інших прискорювачів. JAX надає NumPy-сумісний інтерфейс з автоматичним диференціюванням, тоді як компілятор XLA оптимізує обчислення через цілі TPU pod. TensorFlow підтримує TPU нативно з моменту їх створення, а користувачі PyTorch можуть використовувати PyTorch/XLA для мінімальних змін коду при міграції моделей. DeepMind повідомляє, що їх програмний стек скорочує час розробки моделі на 50% порівняно з робочими процесами на основі CUDA.⁵

Метрики продуктивності виявляють переваги TPU для специфічних робочих навантажень.

Бенчмарки навчання демонструють чіткі переваги TPU в моделях на основі трансформерів. Навчання BERT завершується в 2,8 рази швидше на TPU порівняно з A100 GPU, тоді як навчання моделі T5-3B завершується за 12 годин проти 31 години на порівнянній GPU інфраструктурі.⁶ Результати MLPerf показують, що TPU v5e лідирує в 8 з 9 категорій навчання, з потужною продуктивністю в рекомендаційних системах і завданнях обробки природної мови.⁷

Обслуговування інференсу досягає кращої латентності та пропускної здатності для великих моделей. Пакетний інференс забезпечує в 4 рази вищу пропускну здатність для трансформерів, тоді як латентність одного запиту на 30% нижча для моделей понад 10 мільярдів параметрів. Впровадження Google Translate обслуговує понад 1 мільярд запитів щодня на TPU інфраструктурі, демонструючи продуктивну надійність у масштабі.⁸ Постійна латентність без теплового регулювання забезпечує передбачувану продуктивність для користувацьких додатків.

Аналіз вартості виявляє економічні переваги, що стимулюють впровадження. Ціноутворення за вимогою TPU v6e починається з $1,375 за годину, знижуючись до $0,55 за годину з 3-річними зобов'язаннями.⁹ Організації уникають ліцензійних платежів за програмне забезпечення NVIDIA, отримуючи користь від переривчастих інстансів, що пропонують 70% знижку. Міграція Midjourney скоротила щомісячні витрати на обчислення з $2 мільйонів до $700,000 — свідчення економіки TPU для робочих навантажень інференсу.¹⁰

Енергетична ефективність є ключовою перевагою TPU v6e, зменшуючи операційні витрати понад сиру ціну обчислень. TPU споживають менше енергії порівняно з аналогічними GPU, тоді як дата-центри Google підтримують ефективність використання енергії (PUE) на рівні 1,1, значно краще за середній показник індустрії 1,58.¹¹ Ця прихильність до енергетичної ефективності, включаючи вуглецево-нейтральні операції через відновлювану енергію та зменшені вимоги до охолодження, додатково покращує загальну вартість володіння для екологічно свідомих організацій, забезпечуючи впевненість щодо екологічного впливу платформи та довгострокової економії витрат.

Оптимальні випадки використання керують рішеннями про впровадження TPU.

Архітектура TPU v6e особливо добре підходить для навчання великих мовних моделей. Трансформерні моделі ефективно використовують систолічні масиви, тоді як висока пропускна здатність пам'яті дозволяє розміри пакетів, неможливі на GPU. Навчання моделі PaLM від Google, яке використовувало 6,144 чіпи TPU v4, є свідченням здатності платформи обробляти моделі з сотнями мільярдів параметрів.¹² Цей акцент на придатності TPU v6e для великих мовних моделей має вселяти впевненість в організаціях з такими специфічними потребами.

Рекомендаційні системи отримують користь від прискорення TPU операцій вбудовування. Рекомендаційна система YouTube обробляє 2 мільярди користувачів на TPU, використовуючи апаратно-оптимізовані розріджені операції та управління таблицями вбудовування.¹³ Архітектура обробляє масивні таблиці вбудовування, які потребували б складних стратегій сегментування на GPU кластерах, тоді як техніки навчання, що зберігають приватність, інтегруються безшовно.

Робочі навантаження комп'ютерного зору використовують просторові оптимізації, вбудовані в TPU апаратне забезпечення. Операції згортки ефективно відображаються на матричні множення, тоді як пакетна нормалізація об'єднується з функціями активації для зменшення пропускної здатності пам'яті. Google Photos обробляє 28 мільярдів зображень щомісяця на TPU, демонструючи продуктивну здатність платформи для застосунків зору.¹⁴

Наукові обчислювальні застосунки використовують TPU для проривних досліджень. Передбачення структури білка AlphaFold від DeepMind, симуляції кліматичного моделювання та робочі процеси відкриття ліків — всі працюють виключно на TPU інфраструктурі.¹⁵ Великий обсяг пам'яті та висока пропускна здатність дозволяють симуляції, неможливі на GPU з обмеженою пам'яттю.

Стратегії впровадження балансують складність з перевагами.

Хмарно-нативне впровадження через Google Cloud Platform забезпечує найшвидший шлях до продукції. Керовані сервіси Vertex AI абстрагують складність інфраструктури, тоді як Cloud TPU API дозволяє прямий доступ для користувацьких робочих процесів. Kubernetes Engine оркеструє розподілені завдання навчання, з Cloud Storage та BigQuery, що обробляють конвеєри даних. Spotify мігрував з локальних GPU на хмарні TPU за три місяці, демонструючи можливість швидкого впровадження.¹⁶

Мультихмарні стратегії включають TPU разом з існуючою GPU інфраструктурою. Організації зберігають гнучкість, навчаючи на TPU, тоді як обслуговують на GPU, або навпаки, залежно від характеристик робочого навантаження. Salesforce поєднує AWS GPU інфраструктуру з Google Cloud TPU, оптимізуючи витрати через розміщення робочих навантажень, зберігаючи при цьому різноманітність постачальників.¹⁷ Cloud Interconnect забезпечує ефективний перенос даних між середовищами, тоді як гібридні стратегії навчання використовують обидва типи прискорювачів одночасно.

Планування зарезервованої ємності забезпечує доступність, одночасно зменшуючи витрати. Знижки за зобов'язаннями використання досягають 57% для 3-річних термінів, з розподілом резервацій між проектами, що максимізує утилізацію. Snap забезпечив 10,000 чіпів TPU v6e через стратегічне управління ємністю, гарантуючи ресурси для своїх AI ініціатив.¹⁸ Організації мають балансувати потреби в гарантованій ємності з гнучкістю інстансів на вимогу та спот.

Налаштування середовища розробки прискорює продуктивність команди. Google Colab надає безкоштовний TPU доступ для експериментів, тоді як AI Platform Notebooks пропонують попередньо налаштовані середовища для експериментів. TPU симулятор дозволяє локальну розробку без хмарних ресурсів, а віддалена розробка через VSCode спрощує робочі процеси. Hugging Face скоротив час адаптації з тижнів до днів через оптимізовані середовища розробки.¹⁹

Оптимізація програмного забезпечення розкриває продуктивність TPU.

Впровадження JAX прискорюється серед дослідників завдяки його функціональній програмній парадигмі та композитним трансформаціям. Швидкість розробки Anthropic зросла втричі після міграції на JAX, використовуючи автоматичне диференціювання та JIT компіляцію в XLA.²⁰ Паралельні примітиви фреймворку безпосередньо розкривають можливості TPU, дозволяючи дослідникам ефективно реалізовувати користувацькі операції.

Оптимізації компілятора XLA відбуваються автоматично, але отримують користь від глибшого розуміння основних концепцій. Злиття операторів зменшує вимоги до пропускної здатності пам'яті, тоді як оптимізація макета забезпечує ефективне використання тензорних ядер. Google Research покращив пропускну здатність моделі на 40% лише завдяки компіляції XLA, не модифікуючи архітектуру моделі.²¹ Розробники можуть налаштовувати компіляцію через прапорці, дозволяючи агресивні оптимізації для продуктивних впроваджень.

Оптимізація конвеєра даних виявляється критичною для підтримання утилізації TPU. API tf.data обробляє завантаження даних з попередньою виборкою, що приховує латентність I/O та паралельним завантаженням даних, що максимізує пропускну здатність. YouTube покращив утилізацію TPU з 60% до 95% через оптимізацію конвеєра, включаючи впровадження формату TFRecord та відповідний розмір буфера перемішування.²² Організації мають інвестувати в інфраструктуру даних, щоб уникнути голодування дорогих TPU ресурсів.

Інтеграція з корпоративною інфраструктурою потребує планування.

Організації зі значними GPU інвестиціями потребують стратегій міграції, що мінімізують порушення. Інструменти конвертації моделей автоматизують більшу частину процесу, але бенчмаркінг продуктивності залишається критичним. Midjourney завершив свою міграцію за шість тижнів з нульовим простоєм, запустивши паралельні впровадження під час переходу.²³ Команди потребують навчання TPU-специфічним оптимізаціям та технікам відлагодження, що відрізняються від CUDA робочих процесів.

Інтеграція Vertex AI забезпечує корпоративного рівня ML операції. AutoML дозволяє навчання моделей без коду, тоді як Pipelines оркеструють складні робочі процеси. Model Registry обробляє версіонування, а Endpoints керують інфраструктурою обслуговування. Spotify керує 1,000 моделями через Vertex AI, демонструючи корпоративного масштабу здатність.²⁴ Платформа абстрагує складність TPU, зберігаючи гнучкість для користувацьких вимог.

Операційна досконалість вимагає нових навичок.

Моніторинг та спостережуваність стають критичними в масштабі pod. Cloud Monitoring автоматично інтегрується з TPU метриками, тоді як користувацькі панелі відстежують специфічні для моделі індикатори. Cloud TPU Profiler ідентифікує вузькі місця з аналізом часової шкали, що виявляє можливості для оптимізації. DeepMind безперервно моніторить 50,000 TPU через комплексну інфраструктуру спостережуваності.²⁵

Стійкість до помилок граціозно обробляє неминучі апаратні збої. Механізми автоматичного виявлення та відновлення перезапускають навчання з контрольних точок, тоді як gang scheduling запобігає частковому розподілу pod. Google досяг 99,9% рівня завершення завдань попри апаратні збої завдяки надійним системам стійкості до помилок.²⁶ Організації мають проектувати робочі процеси, припускаючи, що збої відбудуться.

Стратегії оптимізації витрат значно впливають на економіку. Переривчасті TPU зменшують витрати на 70% для стійких до помилок робочих навантажень, тоді як спот інстанси забезпечують економію в години пікового навантаження. Правильний розмір типів TPU до вимог робочого навантаження та оптимізація розмірів пакетів запобігає відходам. Snap скоротив витрати на навчання на 70% через систематичну оптимізацію, включаючи налаштування частоти контрольних точок та впровадження мультитенантності.²⁷

Реальні впровадження демонструють цінність.

Навчання Claude від Anthropic виключно використовує TPU, з останніми моделями, що використовують 16,384 TPU чіпи одночасно. Методологія навчання конституційного AI отримує користь від ємності пам'яті TPU та швидкості з'єднання. Скорочення витрат порівняно з еквівалентною GPU інфраструктурою перевищує 60%, тоді як швидкість ітерації покращилась через спрощене розподілене навчання.²⁸

Моделі Gemini від Google демонструють можливості TPU в екстремальному масштабі. Варіант Ultra з понад трильйоном параметрів навчається на десятках тисяч TPU, демонструючи здатність платформи обробляти архітектури моделей наступного покоління. Мультимодальні можливості природно інтегруються з уніфікованою архітектурою пам'яті TPU.²⁹

Salesforce Einstein GPT використовує TPU для корпоративного масштабу навчання та мультитенантного обслуговування. Впровадження відповідає суворим вимогам відповідності, забезпечуючи передбачувані витрати та безшовну інтеграцію з існуючою Salesforce інфраструктурою. Бізнес-цінність матеріалізувалась через швидші оновлення моделей та покращену точність передбачень.³⁰

Економіка сприяє TPU для відповідних робочих навантажень.

Аналіз загальної вартості володіння виявляє, що переваги TPU підходять для специфічних робочих навантажень. Організації усувають ліцензійні платежі за GPU програмне забезпечення, зменшують споживання енергії та спрощують мережеву інфраструктуру. Вищі рівні утилізації та нижчі витрати на управління призводять до значної економії. TCO аналіз Snap виявив 55% економії проти порівнянної GPU інфраструктури.³¹

Метрики продуктивності на долар демонструють привабливу економіку. TPU забезпечують приблизно в 4 рази кращу цінність порівняно з H100 GPU для навчання великих мовних моделей, з подібними перевагами для рекомендаційних систем та великопакетного інференсу. Витрати на енергію та покращення операційної ефективності посилюють ці переваги.³²

Прискорення виходу на ринок пропонує конкурентні переваги, що поширюються за межі економії витрат. Швидші ітерації навчання дозволяють швидке експериментування, тоді як керовані сервіси зменшують операційний тягар. Попередньо навчені моделі та можливості трансферного навчання прискорюють розробку. Медичний стартап скоротив свою часову лінію розробки AI продукту з шести місяців до шести тижнів, використовуючи TPU інфраструктуру.³³

Стратегічні рішення потребують аналізу робочих навантажень.

Впровадження Google TPU v6e пропонує значні переваги для трансформерних моделей, рекомендаційних систем та наукових обчислювальних застосунків. Організації досягають економії витрат, покращень продуктивності та операційного спрощення, обираючи TPU для своїх найбільш підходящих робочих навантажень. Успіх потребує розуміння архітектурних відмінностей, оптимізації програмного забезпечення для платформи та використання інтегрованої екосистеми Google Cloud для досягнення оптимальної продуктивності.

Вибір між TPU та GPU залежить від специфічних вимог. TPU відмінно справляються з великопакетним навчанням та архітектурами трансформерів, тоді як GPU забезпечують більшу гнучкість та зрілість екосистеми. Організації все частіше приймають гібридні стратегії, стратегічно використовуючи обидві платформи. Оскільки моделі стають більшими, а інференс масштабується до мільярдів користувачів, переваги TPU стають все більш привабливими для підходящих робочих навантажень.

Для компаній, що навігують складним ландшафтом впровадження AI інфраструктури, експертиза від спеціалістів як Introl виявляється безцінною — чи то впроваджуючи GPU кластери з передовим охолодженням та мережами, чи оцінюючи альтернативні варіанти прискорювачів. Розуміння обох екосистем забезпечує, що організації приймають обґрунтовані рішення, балансуючи продуктивність, вартість та операційну складність для своїх специфічних AI ініціатив.

Посилання

You Might Also Like

AIOps для дата-центрів: використання LLM для управління AI-інфраструктурою

AIOps для дата-центрів: використання LLM для управління AI-і...

Балансування навантаження для AI-інференсу: розподіл запитів між 1000+ GPU

Балансування навантаження для AI-інференсу: розподіл запитів...

Дезагреговані обчислення для ШІ: архітектура композитної інфраструктури

Дезагреговані обчислення для ШІ: архітектура композитної інф...

Запросити пропозицію_

Розкажіть про ваш проект і ми відповімо протягом 72 годин.

> ПЕРЕДАЧА_ЗАВЕРШЕНА
✓

Запит отримано_

Дякуємо за ваш запит. Наша команда розгляне його та відповість протягом 72 годин.

В ЧЕРЗІ НА ОБРОБКУ