#tensorprocessingunit

Google đã tạo ra TPU (Tensor Processing Unit) nhằm tối ưu hóa việc xử lý các tác vụ học máy và trí tuệ nhân tạo (AI). TPU đặc biệt mạnh mẽ trong việc tính toán phép toán tensor, giúp cải thiện hiệu suất các mô hình học sâu. Bài viết này sẽ giải thích về TPU, cách thức hoạt động của nó và các ứng dụng thực tế mà nó mang lại.

Khái niệm TPU (Tensor Processing Unit) là gì?

TPU (Tensor Processing Unit) là một mạch tích hợp chuyên dụng (ASIC). Google thiết kế TPU đặc biệt để tăng tốc các khối lượng công việc học máy (Machine Learning - ML). Nó xử lý hiệu quả các phép toán tensor, nền tảng của mạng nơ-ron nhân tạo (neural networks).

Google phát triển TPU do nhu cầu tính toán AI tăng vọt. Việc này nhằm giải quyết giới hạn về hiệu năng và năng lượng của CPU/GPU truyền thống. TPU giúp xử lý các mô hình AI phức tạp hiệu quả hơn, giảm chi phí vận hành trung tâm dữ liệu khổng lồ.

Chức năng cốt lõi của TPU là tăng tốc các phép nhân ma trận dày đặc quy mô lớn. Đây là phép toán chiếm phần lớn thời gian trong huấn luyện và suy luận mạng nơ-ron. Kiến trúc Systolic Array độc đáo cho phép TPU thực hiện việc này cực kỳ hiệu quả.

Cần nhấn mạnh TPU không phải bộ xử lý đa năng như CPU hay GPU. Nó được tối ưu hóa cao độ cho các tác vụ ML cụ thể. TPU không thể chạy hệ điều hành hay xử lý đồ họa phức tạp, thay vào đó tập trung hoàn toàn vào tính toán tensor.

Xem thêm về TPU tại: https://interdata.vn/blog/tpu-la-gi/

INTERDATA

Website: Interdata.vn

Hotline: 1900-636822

Email: [email protected]

VPĐD: 240 Nguyễn Đình Chính, P.11. Q. Phú Nhuận, TP. Hồ Chí Minh