TPU چیست؟ واحد پردازش تنسور (Tensor Processing Unit)

← مقالات تخصصی
← قبلی بعدی →
TPU چیست؟ واحد پردازش تنسور (Tensor Processing Unit)

TPU چیست؟ واحد پردازش تنسور (Tensor Processing Unit)

مقدمه

با رشد روزافزون داده‌ها و توسعه الگوریتم‌های یادگیری ماشین (Machine Learning) و یادگیری عمیق (Deep Learning)، نیاز به سخت‌افزارهایی با توان پردازشی بالا، مصرف انرژی پایین و عملکرد بهینه برای مدل‌های پیچیده، بیش از هر زمان دیگری احساس می‌شود. در پاسخ به این نیاز، شرکت گوگل (Google) واحد پردازش تنسور یا TPU – Tensor Processing Unit را معرفی کرد؛ شتاب‌دهنده‌ای سفارشی برای تسریع اجرای مدل‌های هوش مصنوعی.

TPU چیست؟

TPU یک پردازنده اختصاصی ساخته‌شده توسط Google است که به‌طور خاص برای اجرای عملیات یادگیری ماشین (به‌ویژه چارچوب TensorFlow) طراحی شده است. برخلاف CPU یا GPU، که برای کارهای عمومی‌تر طراحی شده‌اند، TPU تنها برای وظایف خاص مرتبط با هوش مصنوعی بهینه‌سازی شده است.

تاریخچه‌ای کوتاه

نسل سال معرفی ویژگی‌ها
TPU v1 2016 مناسب inference، استفاده داخلی در Google
TPU v2 2017 پشتیبانی از training، حافظه HBM
TPU v3 2018 بهبود سرعت و کارایی حرارتی
TPU v4 2021 سرعت بالاتر، مقیاس‌پذیری ابری، مصرف بهینه
TPU v5 (v5e, v5p) 2023-2024 طراحی بهینه برای inference + training در مقیاس بزرگ، استفاده در مدل‌های LLM

 

چرا TPU طراحی شد؟

گوگل با توسعه محصولات خود مانند Translate، Search، و Google Photos، با محدودیت‌های عملکردی CPU و GPU مواجه شد. به همین دلیل تصمیم گرفت سخت‌افزاری بسازد که کاملاً متناسب با نیازهای مدل‌های TensorFlow باشد؛ بهینه برای:

  • عملیات ماتریسی سنگین

  • مصرف انرژی پایین

  • اجرای هم‌زمان مدل‌های عظیم

تفاوت TPU با CPU و GPU

ویژگی CPU GPU TPU
طراحی برای وظایف عمومی پردازش گرافیکی و موازی یادگیری ماشین
بهینه برای منطق، کنترل، ترتیبی پردازش موازی، گرافیک ماتریس و تنسورها
مصرف انرژی بالا متوسط پایین (نسبی به عملکرد)
عملکرد در ML محدود خوب عالی (بخصوص در TensorFlow)
قابلیت برنامه‌ریزی بالا متوسط محدود به ML (تخصصی)

 

ساختار فنی TPU (به‌طور خلاصه)

  • MXU (Matrix Multiply Unit): انجام ضرب ماتریسی در مقیاس بزرگ با سرعت بالا

  • HBM (High Bandwidth Memory): حافظه با پهنای باند بسیار بالا برای بارگذاری سریع داده‌ها

  • Interconnect Fabric: اتصال سریع بین چند TPU برای پردازش توزیع‌شده

هر TPU شامل هزاران هسته پردازشی ساده است که در قالب آرایه‌های بزرگ ماتریسی برای انجام عملیات tensor بهینه‌سازی شده‌اند.

کاربردهای TPU

TPUها در کاربردهای مختلفی استفاده می‌شوند، از جمله:

  • تشخیص تصویر و ویدیو (مانند Google Photos)

  • پردازش زبان طبیعی (NLP) (مانند Google Translate، Chatbots)

  • جستجوی هوشمند (در موتور جستجوی گوگل)

  • تشخیص صدا

  • مدل‌های LLM (مانند PaLM و Gemini)

TPU در Google Cloud

گوگل TPUها را از طریق سرویس ابری خود در اختیار توسعه‌دهندگان قرار داده است:

  • Cloud TPU Node: یک واحد محاسبه تکی

  • Cloud TPU Pod: مجموعه‌ای از صدها TPU برای آموزش مدل‌های بزرگ در مقیاس بالا

  • TPU v5e و v5p: نسل‌های جدید برای سرعت بالا، قیمت پایین‌تر، و مقیاس‌پذیری گسترده

مزایا و معایب TPU

✅ مزایا:

  • سرعت بسیار بالا در اجرای مدل‌های ML

  • مصرف انرژی پایین نسبت به قدرت پردازشی

  • عملکرد عالی در TensorFlow

  • مقیاس‌پذیر برای مدل‌های بزرگ زبانی (LLM)

❌ معایب:

  • محدود به مدل‌های ML و چارچوب TensorFlow (تا حد زیادی)

  • قابلیت برنامه‌ریزی کمتر نسبت به CPU و GPU

  • در دسترس بودن تنها از طریق Google Cloud (مگر در پروژه‌های خاص تحقیقاتی)

مقایسه قدرت TPU v5 با دیگر پردازنده‌ها (به‌طور تقریبی):

پردازنده کاربرد توان تخمینی
NVIDIA A100 AI training حدود 312 TFLOPS
NVIDIA H100 AI training حدود 700+ TFLOPS
TPU v5p (جدید) AI training بیش از 1 PFLOPS (در کلاسترها)
Apple M2 عمومی / مصرفی حدود 15-20 TFLOPS

 

توجه: این اعداد تقریبی‌اند و بسته به task متفاوت خواهند بود.

نتیجه‌گیری

TPU یکی از نوآورانه‌ترین پیشرفت‌های گوگل در حوزه سخت‌افزار هوش مصنوعی است. با طراحی اختصاصی برای مدل‌های TensorFlow، این پردازنده توانسته تحولی در آموزش و پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق ایجاد کند. گرچه ممکن است TPU برای کاربردهای عمومی مناسب نباشد، اما در دنیای پردازش ابری و یادگیری ماشین، به عنوان یکی از مؤثرترین ابزارها شناخته می‌شود.

منابع برای مطالعه بیشتر:

  • Google Cloud TPU Documentation

  • مقالات رسمی TensorFlow و Google AI Blog

  • تحقیقات منتشر شده در کنفرانس‌های ML مانند NeurIPS و ICML