Tensor Processing Units

La sigla TPU sta per Tensor Processing Unit Google

Sono una classe di processori progettati e realizzati da Google in grado di elaborare moli di dati enormi sotto forma di matrici multidimensionali anche denominate tensors. Ma soprattutto esegue operazioni su matrici (moltiplicazioni, concatenazioni, reshaping etc) in modo parallelo e con una velocità superiore rispetto alle tecnologie utilizzate fin’ora.
I tensors sono alla base delle nuove tecnologie ed algoritmi di machine learning ossia le reti neuronali e quindi deep learning.
Fino a qualche anno fa si sentiva parlare esclusivamente di GPU Graphics Processor Unit in grado di effettuare calcoli su matrici molto più velocemente di una normale GPU ed in questo campo ovviamente NVIDIA la faceva da padrona. Ora vedremo quali saranno gli sviluppi ma questa tecnologia sembra molto promettente.

La promessa di questi chip soo stati progettati da Google è quella di poter eseguire flussi di lavoro specifici di machine learning in maniera significativamente più veloce rispetto alle GPU standard che la maggior parte degli sviluppatori utilizza oggi. Per Google, uno dei vantaggi di queste TPU è che usano anche meno energia, cosa a cui probabilmente gli sviluppatori non danno molta attenzione, ma che consentono a Google di offrire questo servizio a un costo inferiore.

Tensorflow e TPU
Gli sviluppatori che già utilizzano TensorFlow non devono apportare modifiche importanti al loro codice per utilizzare questo servizio. E’ necessario inserire qualche riga di codice in più per permettere al noto framework di google per poter permettere a tensorflow di TPU.
Ovviamente TPU funziona esclusivamente tramite tensoflow: mi sembra giusto!

Lascia un commento

Il tuo indirizzo email non sarà pubblicato.