Tensor Processing Unit (TPU) е персонализиран чип, проектиран от Google специално за ускоряване на натоварването на машинното обучение. TPU са проектирани да извършват матрични операции, които са основна част от много алгоритми за машинно обучение. Чипът е оптимизиран за тези операции, което го прави много по-бърз и по-ефективен от традиционните CPU или GPU за задачи с машинно обучение.
TPU са силно паралелни устройства, с хиляди процесорни единици, работещи заедно за извършване на матрични операции. Това им позволява да обработват големи количества данни паралелно, което ги прави идеални за обучение на големи модели за машинно обучение. TPU също включва вградена памет, която му позволява да съхранява междинни резултати по време на изчислителния процес, намалявайки количеството данни, които трябва да бъдат прехвърлени между чипа и основната памет.
Едно от основните предимства на TPU е, че те са високо енергийно ефективни. Това е така, защото те са проектирани специално за работни натоварвания с машинно обучение и не е необходимо да поддържат широк набор от изчислителни задачи с общо предназначение като CPU или GPU. Това им позволява да бъдат оптимизирани за ниска консумация на енергия, като същевременно осигуряват висока производителност.
TPU също така са проектирани да работят заедно в клъстер, което позволява комбинирането на множество TPU за справяне с още по-големи работни натоварвания на машинно обучение. Това ги прави много подходящи за изпълнение на широкомащабни модели за машинно обучение, като модела GPT-3, разработен от OpenAI.
Освен че се използват за обучение на модели за машинно обучение, TPU могат да се използват и за изводи, което е процес на прилагане на обучен модел към нови данни. TPU са много подходящи за тази задача, защото са оптимизирани за матрични операции, които са ключовите операции, извършвани по време на извод.
Като цяло Tensor Processing Units (TPU) са специално създадени чипове, проектирани от Google специално за ускоряване на натоварването на машинното обучение. Те са силно паралелни устройства, оптимизирани за матрични операции, което ги прави много по-бързи и по-ефективни от традиционните CPU или GPU за задачи за машинно обучение. TPU са с висока енергийна ефективност, работят добре в клъстер и могат да се използват както за обучение, така и за изводи.