TPU چیست؟

TPU یا واحد پردازش تنسور، یک تراشه‌ی پردازشی است که توسط شرکت گوگل طراحی شده است. این تراشه به‌طور خاص برای انجام محاسبات مربوط به یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی مصنوعی طراحی شده است. برخلاف پردازنده‌های عمومی مانند CPU (واحد پردازش مرکزی) یا GPU (واحد پردازش گرافیکی)، TPU برای اجرای عملیات سنگین ریاضی و الگوریتم‌های خاص یادگیری عمیق بهینه‌سازی شده است.

 

این تراشه به‌گونه‌ای ساخته شده که بتواند در مقیاس‌های بزرگ و با سرعت بالا داده‌ها را تحلیل و پردازش کند.

یکی از مفاهیم کلیدی در عملکرد این تراشه، «تنسور» است. تنسور در واقع آرایه‌ای چندبعدی از داده‌هاست که ساختار اصلی ورودی و خروجی در مدل‌های یادگیری ماشین به‌شمار می‌آید. TPU، همان‌گونه که از نام آن پیداست، برای انجام سریع و مؤثر محاسبات مربوط به این تنسورها طراحی شده است. با دیجی بینو همراه باشید تا بیشتر با این پردازنده جدید آشنا بشید.

 

 

چرا گوگل تصمیم به ساخت TPU گرفت؟

در میانه‌ی دهه‌ی ۲۰۱۰، گوگل با رشد فزاینده‌ی نیاز به پردازش مدل‌های یادگیری ماشین در سرویس‌های مختلف خود روبه‌رو شد. در آن زمان، استفاده از CPU و GPU برای اجرای این مدل‌ها، پاسخگوی حجم بالا و سرعت مورد نیاز گوگل نبود. سرویس‌هایی مانند Google Translate، جستجوی گوگل، پیشنهادهای مبتنی بر هوش مصنوعی در Google Photos و همچنین سیستم‌های تشخیص صدا و تصویر، همگی به پاسخ‌گویی سریع و دقیق نیاز داشتند.

 

مشکل اصلی این بود که CPUها برای وظایف عمومی طراحی شده بودند و اگرچه GPUها در پردازش موازی عملکرد خوبی داشتند، اما همچنان محدودیت‌هایی در توان مصرفی و مقیاس‌پذیری داشتند. گوگل به این نتیجه رسید که برای حفظ کیفیت خدمات و توسعه‌ی آینده‌ی خود، به یک پردازنده‌ی اختصاصی نیاز دارد؛ پردازنده‌ای که به‌طور خاص برای یادگیری ماشین طراحی شده باشد. این نیاز، سرآغاز شکل‌گیری TPU بود.

 

تاریخچه و توسعه TPU

 

گوگل نخستین نسل TPU را در سال ۲۰۱۵ معرفی کرد. هدف اصلی از طراحی این تراشه، پاسخ‌گویی سریع به نیازهای یادگیری ماشین در مقیاس گسترده بود. این نسل اولیه تنها از اجرای مدل‌های آموزش‌دیده پشتیبانی می‌کرد و قابلیت آموزش مدل‌ها را نداشت. با این حال، در همان مراحل نخست، توانست عملکردی به‌مراتب بهتر از سخت‌افزارهای موجود ارائه دهد.

 

موفقیت نسل اول، گوگل را به توسعه‌ی نسل‌های بعدی TPU ترغیب کرد. در سال‌های بعد، نسخه‌های جدیدتری از این تراشه معرفی شد که هر یک قابلیت‌های پیشرفته‌تری داشتند. از جمله ویژگی‌های نسخه‌های بعدی می‌توان به افزایش توان پردازشی، پشتیبانی از حافظه‌های سریع‌تر، بهبود سیستم خنک‌کننده و افزایش قابلیت استفاده در سرویس‌های ابری اشاره کرد.

 

شروع کار گوگل با TPU

 

نخستین کاربرد TPU در سرویس‌هایی مانند Google Translate و Google Photos بود. گوگل با استفاده از این تراشه توانست سرعت و دقت ترجمه‌ی زنده، پیشنهاد تصاویر مشابه و حتی جستجوی هوشمند را به‌طرز چشمگیری افزایش دهد. عملکرد خوب این پردازنده‌ها باعث شد که گوگل به‌تدریج آن را در سایر بخش‌ها و محصولات خود نیز به‌کار گیرد.

 

به‌ویژه در بخش «جستجوی صوتی» و سیستم‌های «پیشنهاد محتوا»، TPU به گوگل این امکان را داد که اطلاعات ورودی کاربران را به‌سرعت تحلیل کند و خروجی‌های مرتبط و دقیق ارائه دهد. این ویژگی‌ها نقش قابل توجهی در ارتقاء تجربه‌ی کاربری ایفا کردند.

 

نسل‌های مختلف TPU

 

هر نسل از TPU با پیشرفت‌هایی همراه بوده است. در ادامه، نگاهی مختصر به ویژگی‌های اصلی هر نسل می‌اندازیم:

 

TPU v1: نسل نخست، تنها برای اجرای مدل‌های یادگیری ماشین طراحی شده بود و قابلیت آموزش نداشت. تمرکز اصلی آن بر عملیات استنتاج بود.

 

TPU v2: در این نسل، امکان آموزش مدل‌ها نیز فراهم شد. همچنین حافظه‌ی پرسرعت HBM (حافظه‌ی پهنای باند بالا) به آن افزوده شد و توان پردازشی کلی افزایش یافت.

 

TPU v3: بهبود بیشتر در توان مصرفی و عملکرد، به‌همراه استفاده از سیستم خنک‌کننده‌ی مایع، از جمله ویژگی‌های برجسته‌ی این نسل بود.

 

TPU v4: نسل چهارم، برای استفاده در دیتاسنترهای بزرگ بهینه شد. این نسل از قدرت پردازشی بیشتری برخوردار است و یکپارچگی بالاتری با سرویس Google Cloud دارد.

 

 

تفاوت TPU با CPU و GPU

 

برای درک بهتر عملکرد TPU، لازم است آن را با دو پردازنده‌ی رایج دیگر یعنی CPU و GPU مقایسه کنیم:

 

CPU برای پردازش‌های عمومی طراحی شده است. این پردازنده معمولاً هسته‌های محدودی دارد اما در انجام کارهای متنوع انعطاف‌پذیر است.

 

GPU  در اصل برای پردازش‌های گرافیکی ساخته شده اما به دلیل توانایی بالا در انجام عملیات موازی، در یادگیری ماشین نیز مورد استفاده قرار می‌گیرد.

 

TPU اما به‌طور اختصاصی برای انجام محاسبات خاص یادگیری ماشین مانند ضرب ماتریس‌ها و پردازش تنسورها طراحی شده است. این تخصص‌گرایی باعث می‌شود که سرعت آن در برخی از وظایف یادگیری عمیق، از GPU و CPU نیز بیشتر باشد.

 

 

مقایسه سرعت، مصرف انرژی و کاربرد

 

در اجرای مدل‌های یادگیری ماشین، TPU به‌طور معمول سرعت بالاتری نسبت به CPU و حتی بسیاری از GPUها دارد. این تفاوت در مواقعی که حجم داده زیاد است و نیاز به پاسخ‌گویی بلادرنگ وجود دارد، اهمیت بیشتری پیدا می‌کند. از سوی دیگر، TPU مصرف انرژی کمتری دارد و این موضوع در دیتاسنترها که هزاران پردازنده هم‌زمان فعال‌اند، مزیتی قابل‌توجه به‌حساب می‌آید.

 

در مجموع، TPU انتخابی مناسب برای اجرای مدل‌های یادگیری عمیق در مقیاس بالا است. البته در پروژه‌های کوچک یا نیازهای عمومی، GPU یا حتی CPU می‌تواند گزینه‌ی منطقی‌تری باشد.

کاربردهای اصلی TPU

 

از TPU بیش‌تر در حوزه‌های زیر استفاده می‌شود:

 

یادگیری عمیق (Deep Learning)

شبکه‌های عصبی مصنوعی

بینایی ماشین (Computer Vision)

پردازش زبان طبیعی (NLP)

تحلیل داده‌های بزرگ (Big Data Analysis)

سیستم‌های توصیه‌گر و رتبه‌بندی محتوا

به‌ویژه در پروژه‌هایی که با TensorFlow طراحی شده‌اند (که خود محصول گوگل است)، TPU به‌خوبی قابل استفاده است و عملکرد بسیار خوبی ارائه می‌دهد.

 

مزایا و معایب TPU

 

در کنار مزایای قابل توجه، TPU محدودیت‌هایی نیز دارد. در ادامه به برخی از مزایا و معایب این تراشه اشاره می‌کنیم:

مزایا:

سرعت پردازش بسیار بالا در مدل‌های یادگیری ماشین

مصرف انرژی پایین نسبت به عملکرد

بهینه‌سازی کامل برای TensorFlow

مناسب برای اجرای مدل‌های بسیار بزرگ و سنگین

معایب:

محدود به اکوسیستم گوگل

قابلیت استفاده‌ی محدود در دستگاه‌های شخصی یا خارج از Google Cloud

وابستگی شدید به ساختار خاص طراحی‌شده توسط گوگل

نقش TPU در Google Cloud

 

یکی از راه‌هایی که گوگل برای در دسترس‌ قرار دادن TPU ارائه داده، استفاده از آن در بستر ابری Google Cloud است. از آن‌جا که کاربران عادی یا حتی شرکت‌های متوسط، امکان خرید و راه‌اندازی TPUهای فیزیکی را ندارند، گوگل این سرویس را به‌صورت اجاره‌ای و مبتنی بر زمان در اختیار آن‌ها می‌گذارد.

در Google Cloud، کاربران می‌توانند بدون نیاز به تهیه‌ی سخت‌افزار فیزیکی، مدل‌های یادگیری ماشین خود را آموزش دهند یا اجرا کنند و از مزایای سرعت بالای TPU بهره‌مند شوند. این ویژگی باعث شده که پژوهشگران، دانشگاه‌ها و شرکت‌های نوپا نیز بتوانند به فناوری پیشرفته‌ی گوگل دسترسی داشته باشند.

نتیجه‌گیری

TPU یکی از نوآوری‌های مهم در حوزه‌ی سخت‌افزارهای هوش مصنوعی به‌شمار می‌رود. این تراشه با تمرکز بر سرعت، مصرف انرژی پایین و عملکرد بالا، توانسته است نقش مؤثری در توسعه‌ی سرویس‌های گوگل و دیگر پروژه‌های مبتنی بر یادگیری ماشین ایفا کند.

با توجه به رشد روزافزون کاربردهای هوش مصنوعی، پیش‌بینی می‌شود که TPUها در آینده‌ی نزدیک، جایگاه مهم‌تری در سیستم‌های پردازشی پیدا کنند. همچنین، گسترش زیرساخت‌های ابری و توسعه‌ی نسخه‌های جدیدتر این پردازنده، استفاده از آن را برای طیف وسیع‌تری از کاربران و سازمان‌ها ممکن خواهد کرد.