Was ist tensor processing unit?

Eine Tensor Processing Unit (TPU) ist ein spezieller Koprozessor oder eine spezielle Hardwareeinheit, die für maschinelles Lernen und Deep Learning entwickelt wurde. TPUs sind darauf ausgelegt, Berechnungen mit niedriger Präzision und hoher Parallelität effizient durchzuführen.

Im Gegensatz zu herkömmlichen CPU- oder GPU-Einheiten sind TPUs speziell für Tensoroperationen optimiert, die in neuronalen Netzwerken häufig vorkommen. Tensoroperationen umfassen Matrixmultiplikation, Faltung und andere Operationen, die zur Verarbeitung von neuronalen Netzwerken erforderlich sind.

TPUs bieten eine erhebliche Leistungssteigerung gegenüber herkömmlichen Prozessoren in Bezug auf Deep-Learning-Aufgaben. Sie können um ein Vielfaches mehr Berechnungen pro Sekunde durchführen und gleichzeitig wesentlich weniger Strom verbrauchen. Dies führt zu schnelleren Trainingszeiten und einer verbesserten Skalierbarkeit von neuronalen Netzwerken.

TPUs wurden von Google entwickelt und sind in der Google-Cloud-Plattform verfügbar. Sie werden von Google intern für verschiedene Aufgaben des maschinellen Lernens verwendet und stehen auch externen Entwicklern zur Verfügung.

Darüber hinaus ist zu erwähnen, dass TPUs nicht für allgemeine Aufgaben außerhalb des maschinellen Lernens optimiert sind. Sie sind speziell für die Beschleunigung von Deep-Learning-Workloads entwickelt worden und können in Kombination mit herkömmlichen CPUs oder GPUs eingesetzt werden, um die Gesamtleistung zu steigern.