در دنیای پردازش‌های رایانه‌ای، بهینه‌سازی سرعت و کارایی همواره یکی از اهداف اصلی مهندسان و توسعه‌دهندگان بوده است. پردازنده‌های مرکزی (CPU) و پردازنده‌های گرافیکی (GPU) سال‌ها نقش اصلی را در انجام محاسبات مختلف ایفا کرده‌اند، اما با رشد بی‌سابقه‌ی یادگیری ماشین و نیاز به پردازش‌های سنگین‌تر، پردازنده‌های سنتی دیگر نمی‌توانستند پاسخگوی نیازهای این حوزه باشند. در همین راستا، استفاده از سرور GPU به‌عنوان راهکاری حرفه‌ای برای اجرای مدل‌های یادگیری عمیق و تسریع محاسبات سنگین، به‌سرعت گسترش یافته است.
در این میان، پردازنده‌های تانسوری (TPU) به‌عنوان فناوری جدید و قدرتمندی توسط گوگل معرفی شدند که به‌طور خاص برای شتاب‌دهی محاسبات مرتبط با یادگیری عمیق توسعه یافته‌اند. در مقاله‌ی پیش‌رو قصد داریم بررسی کنیم TPU چیست، چگونه کار می‌کند و چه تفاوت‌هایی با CPU و GPU دارد.
TPU چیست؟
TPU یا Tensor Processing Unit نوعی شتاب‌دهنده‌ی سخت‌افزاری است که توسط شرکت گوگل طراحی شده است. این پردازنده برای انجام محاسبات مرتبط با یادگیری ماشین و به‌ویژه یادگیری عمیق (Deep Learning) بهینه‌سازی شده است. TPU به‌طور خاص برای پردازش عملیات ماتریسی و برداری طراحی شده، عملیاتی که در مدل‌های یادگیری عمیق بسیار متداول هستند.
تاریخچه و هدف طراحی
گوگل برای اولین بار TPU را در سال ۲۰۱۶ معرفی کرد. دلیل اصلی طراحی TPU، پاسخ به نیاز روزافزون به محاسبات سریع و کارآمد برای اجرای مدل‌های یادگیری عمیق بود. در آن زمان، با گسترش استفاده از یادگیری عمیق در سرویس‌هایی مانند Google Translate، جستجوی صوتی و Google Photos، بار پردازشی عظیمی به مراکز داده‌ی گوگل وارد شد. CPUها و GPUها با وجود کارآمدی‌شان، برای چنین بار پردازشی سنگینی طراحی نشده بودند و نیاز به راه‌حل جدیدی حس می‌شد. TPU پاسخی به این نیاز بود.
بیشتر بخوانید: سرور GPU چیست و چه کاربردهایی دارد؟
معماری TPU چیست؟
معماری TPU به‌گونه‌ای طراحی شده که تمرکز آن بر سرعت و بهینه‌سازی مصرف انرژی در انجام عملیات ماتریسی است. این پردازنده‌ها از واحدهای محاسباتی ویژه‌ای به نام Matrix Multiply Unit (واحد ضرب ماتریسی) استفاده می‌کنند که می‌توانند هزاران عملیات ضرب و جمع را به‌طور همزمان انجام دهند. چنین قابلیتی باعث می‌شود TPU در پردازش شبکه‌های عصبی مصنوعی که وابستگی شدیدی به عملیات ماتریسی دارند، بسیار سریع‌تر از CPU و GPU عمل کند.
TPU معمولا از حافظه‌ی بسیار سریع HBM یا High Bandwidth Memory برای ذخیره و بازیابی داده‌ها بهره می‌برد که سرعت انتقال داده را افزایش می‌دهد.
انواع TPU
TPUها از زمان معرفی اولیه توسط گوگل، در نسخه‌های مختلفی عرضه شده‌اند که هر یک بهینه‌سازی‌های خاصی برای کاربردهای متنوع یادگیری ماشین دارند. هر نسل جدید این پردازنده‌ها پیشرفت‌هایی را در زمینه سرعت، بهره‌وری انرژی و قابلیت‌های سخت‌افزاری ارائه کرده است.
اولین نسل TPU که با نام TPU v1 شناخته می‌شود، در سال ۲۰۱۶ معرفی شد و هدف اصلی آن تسریع فرآیند استنتاج (Inference) مدل‌های یادگیری ماشین بود. این نسخه به‌طور خاص برای کاهش زمان پاسخگویی و بهینه‌سازی مصرف انرژی در خدماتی مانند Google Search و Google Photos طراحی شده بود. با این حال، TPU v1 قابلیت آموزش مدل‌ها را نداشت و تنها برای اجرای مدل‌های از پیش آموزش‌دیده استفاده می‌شد.
نسل دوم، TPU v2، در سال ۲۰۱۷ عرضه شد و قابلیت آموزش مدل‌ها را به همراه داشت. این نسخه با استفاده از حافظه با پهنای باند بالا (HBM)، توانست عملکرد محاسباتی بسیار بهتری را ارائه دهد. TPU v2 همچنین قابلیت مقیاس‌پذیری داشت و می‌توانست در قالب خوشه‌هایی از پردازنده‌ها برای پردازش مدل‌های بزرگ‌تر استفاده شود. توان پردازشی این نسخه حدود ۴۵ ترافلاپس برای عملیات ممیز شناور ۱۶ بیتی بود که گامی بزرگ نسبت به نسل قبلی محسوب می‌شد.
نسل سوم، TPU v3، در سال ۲۰۱۸ معرفی شد و با استفاده از سیستم خنک‌کننده‌ی مایع توانست محدودیت‌های عملکردی ناشی از گرما را کاهش دهد. این نسخه قدرت پردازشی دو برابری نسبت به TPU v2 داشت و توانست تا ۹۰ ترافلاپس را در عملیات‌های یادگیری عمیق ارائه دهد. TPU v3 به‌ویژه برای مدل‌های پیچیده‌ای مانند BERT و GPT مورد استفاده قرار گرفت و نشان داد که این پردازنده‌ها چگونه می‌توانند مرزهای محاسبات یادگیری ماشین را گسترش دهند.
نسل چهارم، TPU v4، که در سال ۲۰۲۱ عرضه شد، پیشرفته‌ترین نسخه در سری TPUها به شمار می‌رود. این نسخه به‌طور خاص برای پردازش‌های ابری و آموزش مدل‌های بسیار بزرگ طراحی شده است. توان پردازشی TPU v4 به حدود ۲۷۵ ترافلاپس افزایش یافت که عملکردی بی‌نظیر در اجرای مدل‌هایی با میلیاردها پارامتر ارائه می‌دهد. TPU v4 همچنین به کاهش تاخیر و بهبود کارایی در پردازش موازی کمک شایانی کرد و با استفاده از زیرساخت ابری گوگل (Google Cloud Platform)، در دسترس کاربران مختلف قرار گرفت.
علاوه بر این، گوگل Edge TPU را برای کاربردهای پردازش لبه (Edge Computing) و دستگاه‌های اینترنت اشیا (IoT) طراحی کرد. این نوع TPU برای دستگاه‌هایی با محدودیت منابع مانند تلفن‌های همراه هوشمند، دوربین‌های امنیتی و سنسورهای هوشمند بهینه‌سازی شده است. Edge TPU مصرف انرژی بسیار کمی دارد و می‌تواند مدل‌های کوچک یادگیری ماشین را به‌صورت زمان واقعی (Real-Time) اجرا کند.
هر نسل از TPUها پیشرفت مهمی در حوزه‌ی یادگیری ماشین به‌شمار می‌رود. این پردازنده‌ها نه‌تنها سرعت و کارایی را به سطح جدیدی رسانده‌اند، بلکه امکان دسترسی به فناوری پیشرفته را برای طیف گسترده‌تری از کاربران فراهم کرده‌اند. از اجرای مدل‌های کوچک روی دستگاه‌های لبه گرفته تا آموزش مدل‌های پیچیده در مراکز داده ابری، TPUها ابزار کلیدی در پیشبرد فناوری هوش مصنوعی محسوب می‌شوند.
بیشتر بخوانید: cpu چیست | هر آنچه باید در مورد پردازنده بدانید
چرا TPU مهم است؟
TPUها به‌دلیل بهینه‌سازی ویژه‌ای که برای یادگیری ماشین دارند، می‌توانند مدل‌ها را سریع‌تر و با مصرف انرژی کمتر اجرا کنند. چنین عملکردی باعث شده است که این پردازنده‌ها نقش مهمی در پیشرفت هوش مصنوعی و کاهش هزینه‌های محاسباتی مراکز داده داشته باشند.
مزایای TPU چیست؟
TPUها با طراحی ویژه‌ای که برای یادگیری ماشین و به‌ویژه شبکه‌های عصبی دارند، مزایای منحصر‌به‌فردی ارائه می‌دهند. این مزایا شامل سرعت، کارایی انرژی و بهینه‌سازی خاص برای محاسبات پیچیده است.
طراحی اختصاصی برای یادگیری ماشین
TPUها به‌طور خاص برای عملیات ریاضی موردنیاز در یادگیری ماشین طراحی شده‌اند؛ مانند ضرب ماتریس‌ها و عملیات برداری. این طراحی باعث می‌شود که پردازنده بدون نیاز به انجام عملیات عمومی و غیرضروری، بهینه‌ترین عملکرد را برای چنین سطحی از محاسبات ارائه دهد.
سرعت پردازش بالا
TPUها با بهره‌گیری از معماری ویژه‌ای مانند Matrix Multiply Units می‌توانند هزاران عملیات را به‌طور همزمان انجام دهند. این توانایی باعث می‌شود که:
- آموزش مدل‌های یادگیری عمیق، به‌ویژه مدل‌های بزرگ و پیچیده، سریع‌تر انجام شود.
- عملیات استنتاج (Inference) با سرعتی بسیار بالاتر از CPU و GPU اجرا گردد.
کارایی انرژی (Energy Efficiency)
یکی از بزرگ‌ترین چالش‌های اجرای مدل‌های یادگیری ماشین، مصرف بالای انرژی است. TPUها برای کاهش مصرف انرژی بهینه شده‌اند و در مقایسه با GPU و CPU، انرژی کمتری برای پردازش‌های مشابه مصرف می‌کنند. ویژگی یادشده به‌خصوص در مراکز داده با مقیاس بزرگ که مدیریت انرژی اهمیت حیاتی دارد، بسیار مفید است.
مقیاس‌پذیری بالا (Scalability)
گوگل TPUها را به‌گونه‌ای طراحی کرده است که بتوانند به صورت خوشه‌ای (Cluster) در کنار یکدیگر کار کنند. این ویژگی امکان پردازش مدل‌های بسیار بزرگ مانند GPT و BERT را فراهم می‌کند. همچنین TPUها در زیرساخت‌های ابری Google Cloud به‌صورت کاملا مقیاس‌پذیر ارائه می‌شوند، به‌طوری که کاربران می‌توانند تعداد مورد نیاز TPUها را با توجه به نیاز پروژه‌شان انتخاب کنند.
پشتیبانی از عملیات ممیز شناور (Floating Point)
نسل‌های جدید TPU (مانند TPU v2 و v3) از عملیات ممیز شناور ۱۶ بیتی و ۳۲ بیتی پشتیبانی می‌کنند. این ویژگی برای آموزش مدل‌های پیشرفته با دقت بالا بسیار مهم است. همچنین فرمت‌های خاصی مانند bfloat16 بهینه‌سازی شده‌اند تا تعادل بین دقت و کارایی را برقرار کنند.
کاهش هزینه‌های عملیاتی
با وجود قیمت اولیه‌ی بالا، TPUها می‌توانند در بلندمدت هزینه‌های عملیاتی را کاهش دهند، زیرا:
- سرعت بالاتر آنها نیاز به زمان کمتری برای پردازش دارد.
- مصرف انرژی کمتر آنها هزینه‌های مربوط به برق و خنک‌سازی را کاهش می‌دهد.
این امر به‌ویژه برای سازمان‌هایی که به‌طور مداوم در حال اجرای مدل‌های یادگیری عمیق هستند، اهمیت زیادی دارد.
یکپارچگی با اکوسیستم یادگیری ماشین
TPUها به‌طور کامل با TensorFlow، یکی از محبوب‌ترین کتابخانه‌های یادگیری ماشین، یکپارچه شده‌اند. این یکپارچگی باعث می‌شود که انتقال مدل‌ها از CPU یا GPU به TPU ساده و سریع باشد.
پشتیبانی از آموزش و استنتاج (Training and Inference)
برخلاف نسل اولیه‌ی TPU که تنها برای عملیات استنتاج طراحی شده بود، نسل‌های جدید (TPU v2 به بعد) توانایی آموزش مدل‌ها را نیز دارند. چنین قابلیتی باعث می‌شود TPUها راه‌حلی کامل برای کل چرخه‌ی حیات مدل‌های یادگیری ماشین باشند.
کاهش نیاز به حافظه‌ی خارجی
TPUها از حافظه‌ی با پهنای باند بالا (HBM) استفاده می‌کنند که نزدیک به پردازنده قرار دارد. این طراحی باعث می‌شود نیاز به انتقال مکرر داده‌ها بین پردازنده و حافظه‌های خارجی کاهش یابد، که به نوبه‌ی خود سرعت را افزایش و تاخیر را کاهش می‌دهد.
بیشتر بخوانید: تفاوت CPU و GPU؛ کدام یک قوی‌تر است؟
سازگاری با زیرساخت ابری
گوگل TPUها را به‌صورت ابری در Google Cloud Platform ارائه کرده است و به کاربران اجازه می‌دهد بدون نیاز به سرمایه‌گذاری روی سخت‌افزار، از قدرت محاسباتی TPUها بهره ببرند. این ویژگی برای استارتاپ‌ها و محققانی که دسترسی به منابع محدود دارند، بسیار ارزشمند به‌نظر می‌رسد.
مقایسه‌ی TPU با CPU و GPU
TPU و CPU و GPU هر سه پردازنده‌هایی هستند که برای انجام محاسبات طراحی شده‌اند اما اهداف، معماری و کاربردهای متفاوتی دارند. CPUها پردازنده‌های عمومی و چندمنظوره‌ای هستند که برای انجام طیف گسترده‌ای از وظایف طراحی شده‌اند. آنها از تعداد محدودی هسته (معمولا ۴ تا ۱۶) با فرکانس بالا استفاده می‌کنند و توانایی انجام محاسبات ترتیبی و تک‌نخی (Single-Threaded) را با سرعت بالا دارند. CPUها مناسب اجرای برنامه‌های روزمره، محاسبات عددی عمومی و کنترل سیستم هستند. با این حال به‌دلیل محدودیت در تعداد هسته‌ها و طراحی عمومی، سرعت و بهره‌وری آنها در انجام محاسبات پیچیده‌ی یادگیری ماشین محدود است.
GPUها در مقایسه با CPU، به طور خاص برای محاسبات موازی در مقیاس بزرگ طراحی شده‌اند. آنها از هزاران هسته‌ی کوچک‌تر و کندتر تشکیل شده‌اند که می‌توانند به‌طور همزمان محاسبات زیادی انجام دهند. این ویژگی باعث شده که GPUها در حوزه‌هایی مانند پردازش گرافیکی، شبیه‌سازی‌های علمی و آموزش مدل‌های یادگیری عمیق عملکرد بسیار بهتری نسبت به CPUها داشته باشند. معماری GPU به گونه‌ای است که برای انجام عملیات‌هایی نظیر ضرب ماتریس‌ها و محاسبات برداری که در شبکه‌های عصبی مورد نیاز است، بسیار مناسب باشد. با این حال GPUها همچنان نوعی از پردازنده‌های عمومی محسوب می‌شوند و برای تمامی وظایف یادگیری ماشین بهینه نشده‌اند.
در مقابل، TPUها به‌صورت اختصاصی برای یادگیری ماشین طراحی شده‌اند. گوگل آنها را با تمرکز بر عملیات خاصی مانند ضرب ماتریس‌ها، جمع‌های برداری و عملیات مرتبط با شبکه‌های عصبی توسعه داده است. TPUها از معماری ساده‌تر و هدف‌مندتری بهره می‌برند که باعث می‌شود سرعت و کارایی بسیار بالاتری در آموزش و استنتاج مدل‌های یادگیری ماشین داشته باشند. به عنوان مثال، TPUها می‌توانند به طور ویژه عملیات ممیز شناور ۱۶ بیتی را با کارایی فوق‌العاده‌ای انجام دهند، در حالی که CPU و GPU برای انجام این عملیات بهینه‌سازی نشده‌اند. علاوه بر این، TPUها به‌دلیل طراحی اختصاصی خود انرژی کمتری مصرف می‌کنند و برای مقیاس‌دهی در پروژه‌های بزرگ یادگیری ماشین، نظیر آموزش مدل‌های دارای میلیاردها پارامتر، بسیار مناسب هستند.
از نظر کاربرد، CPUها برای وظایف عمومی و نرم‌افزارهای مختلف مناسب هستند. GPUها گزینه‌ای ایده‌آل برای پردازش‌های گرافیکی و آموزش مدل‌های یادگیری عمیق هستند، اما برای اجرای مدل‌ها (Inference) در مقیاس بزرگ یا با محدودیت انرژی، ممکن است بهینه‌ترین انتخاب نباشند. TPUها با هدف اجرای بهینه مدل‌های یادگیری ماشین توسعه یافته‌اند و در عملیات مربوط به هوش مصنوعی، به‌ویژه در مراکز داده‌ی بزرگ و زیرساخت‌های ابری، گزینه‌ای بی‌رقیب محسوب می‌شوند.
جمع‌بندی
TPUها به‌عنوان نسل جدید پردازنده‌ها، نقش مهمی در پیشرفت یادگیری ماشین و هوش مصنوعی ایفا می‌کنند. طراحی اختصاصی آنها برای عملیات پیچیده‌ی شبکه‌های عصبی باعث شده است که در مقایسه با CPU و GPU سرعت بیشتر، مصرف انرژی کمتر و کارایی بالاتری ارائه دهند. با توجه به گسترش مدل‌های یادگیری عمیق و کاربردهای متنوع آنها، TPUها به ابزاری کلیدی برای محققان، شرکت‌ها و کسب‌وکارهای مبتنی بر هوش مصنوعی تبدیل شده‌اند. با این حال، انتخاب بین TPU و GPU و CPU باید بر اساس نیازهای خاص پروژه، بودجه و منابع موجود انجام شود.
گوگل با ارائه‌ی TPUها از‌طریق زیرساخت ابری، دسترسی به این فناوری پیشرفته را برای کاربران بیشتری ممکن ساخته است. این رویکرد نه تنها به کاهش هزینه‌ها کمک می‌کند بلکه امکان بهره‌گیری از قدرت پردازشی بالا را حتی برای تیم‌های کوچک فراهم می‌آورد. آینده‌ی پردازش هوش مصنوعی قطعا با نوآوری‌هایی مانند TPU روشن‌تر خواهد بود.
بیشتر بخوانید: کارت گرافیک A100 یا GPU A100 چیست؟
سؤالات متداولی که شما می‌پرسید؟
1. TPU برای چه کسانی مناسب است؟
TPU بیشتر برای محققان و شرکت‌هایی که روی پروژه‌های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی کار می‌کنند مناسب است؛ به‌ویژه کسانی که مدل‌های یادگیری عمیق پیچیده با مقیاس بزرگ را اجرا می‌کنند یا آموزش می‌دهند.
2. آیا TPU جایگزین GPU و CPU خواهد شد؟
TPU جایگزین کامل GPU یا CPU نیست، زیرا هرکدام کاربردهای خاص خود را دارند. TPUها برای یادگیری ماشین بهینه شده‌اند، اما GPU و CPU همچنان در وظایف عمومی‌تر و گسترده‌تر، مانند بازی‌های گرافیکی یا محاسبات متنوع‌تر، عملکرد بهتری دارند.
3. چگونه می‌توان به TPU دسترسی پیدا کرد؟
گوگل TPUها را از‌طریق سرویس Google Cloud Platform ارائه می‌کند. کاربران می‌توانند با ثبت‌نام در این سرویس و انتخاب منابع TPU، از آنها برای آموزش یا اجرای مدل‌های یادگیری ماشین خود استفاده کنند. این امکان نیازی به خرید سخت‌افزار فیزیکی ندارد و مقیاس‌پذیری بالایی ارائه می‌دهد.
منابع:
