Tensor Processing Unit یا به ‌اختصار TPU، نوعی پردازنده سخت‌افزاری است که توسط شرکت گوگل طراحی شده است. این پردازنده به طور خاص برای انجام محاسبات مرتبط با یادگیری ماشین و به‌ویژه یادگیری عمیق بهینه‌سازی شده است. در حال حاضر انواع TPU به‌ صورت اختصاصی برای پردازش عملیات ماتریسی و برداری طراحی شده‌ است که در مدل‌های یادگیری عمیق بسیار متداول هستند. در این مقاله به توضیح کامل چیستی TPU، تفاوت آن با GPU و CPU، اجزا و معماری، بررسی ویژگی‌ها و کاربرد آن می‌پردازیم. با ادامه این مطلب همراه ما باشید.

TPU چیست؟ 

با گسترش روزافزون فناوری یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی مصنوعی، نیاز به سخت‌افزارهای قدرتمندتر و کارآمدتر برای اجرای مدل‌های پیچیده هوش مصنوعی به‌طور چشم‌گیری افزایش یافت. زیرا CPUها، با وجود کاربردهای گسترده‌شان، برای انجام محاسبات سنگین مورد نیاز شبکه‌های عصبی مناسب نبودند و GPUها نیز، با وجود قابلیت‌های بالقوه‌ای که در پردازش موازی داشتند، همچنان برای وظایف خاص یادگیری عمیق بهینه محسوب نمی‌شدند. 

بنابراین، گوگل با توجه به نقش مرکزی خود در توسعه خدمات مبتنی بر هوش مصنوعی، نیاز به یک راه‌حل سخت‌افزاری جدید را احساس کرد. زیرا خدماتی مانند گوگل ترنسلیت، جستجوی صوتی، و Google Photos که به طور گسترده از مدل‌های یادگیری عمیق استفاده می‌کردند، بار پردازشی سنگینی به مراکز داده‌ گوگل وارد می‌کردند و برای چنین بار پردازشی‌ای طراحی نشده بودند و نیاز به یک راه‌حل جدید حس می‌شد. 

در نهایت در سال 2016، گوگل این پردازنده‌ها را به‌صورت رسمی معرفی کرد و نقش آن‌ها در شتاب‌دهی مدل‌های یادگیری عمیق را توضیح داد. فلسفه اصلی طراحی TPU، معکوس کردن رویکرد سنتی بود. به‌جای اینکه تلاش کند محاسبات یادگیری ماشین را به سخت‌افزارهای موجود (مانند CPU و GPU) سازگار کند، گوگل تصمیم گرفت یک چیپ سفارشی طراحی کند که دقیقاً برای نیازهای یادگیری عمیق بهینه‌سازی شود. 

اجزا و معماری TPU

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 واحد ضرب ماتریسی یا Matrix Multiply Unit استفاده می‌کنند که می‌توانند هزاران عملیات ضرب و جمع را به طور هم‌زمان انجام دهند. 

TPU در پردازش شبکه‌های عصبی مصنوعی که وابستگی شدیدی به عملیات ماتریسی دارند، بسیار سریع‌تر از CPU و GPU عمل کند. این پردازنده شامل چندین واحد کلیدی است که هر یک از این اجزا نقشی کلیدی در بهینه‌سازی عملکرد TPU دارد و با همکاری با یکدیگر، توانایی بی‌نظیری در پردازش محاسبات مرتبط با یادگیری عمیق ایجاد می‌کنند. در ادامه به بررسی این اجزا خواهیم پرداخت:

هسته محاسباتی یا MXU

MXU یا Matrix Multiplier Unit به‌عنوان هسته مرکزی محاسباتی TPU عمل می‌کند. این واحد طراحی شده است تا بتواند هزاران عملیات ضرب و جمع را به‌صورت موازی انجام دهد که این قابلیت آن را برای پردازش عملیات ماتریسی مناسب می‌کند.

حافظه داخلی یا UB

 UB یا Unified Buffer یک حافظه داخلی از نوع SRAM است که به‌عنوان فضای ذخیره‌سازی موقت برای داده‌ها عمل می‌کند. این حافظه به TPU اجازه می‌دهد تا داده‌های لازم برای محاسبات را به‌صورت سریع و بدون نیاز به دسترسی به حافظه خارجی در دسترس داشته باشد.

واحد فعال‌سازی یا AU

واحد فعال‌سازی یا AU که مخفف Activation Unit است، مسئولیت اجرای توابع فعال‌سازی در سخت‌افزار را بر عهده دارد. این توابع نقش مهمی در تنظیم خروجی‌های شبکه عصبی دارند و AU آن‌ها را به‌صورت مستقیم و سریع اجرا می‌کند.

حافظه با پهنای باند بالا یا HBM

 HBM یا High Bandwidth Memory یک نوع حافظه با پهنای باند بالا است که داده‌ها را با سرعت بسیار زیاد ذخیره و بازیابی می‌کند. این ویژگی به TPU اجازه می‌دهد تا در برابر بارهای سنگین محاسباتی کارایی بالایی داشته باشد و نیاز به دسترسی مکرر به حافظه خارجی را کاهش دهد. 

 ویژگی‌های TPU 

برای توضیح اهمیت این پردازنده‌ها در ادامه به بررسی ویژگی‌های برجسته TPUها خواهیم پرداخت که باعث برتری آنها نسبت به سایر پردازنده‌ها شده است. این موارد عبارت‌اند از:

سرعت پردازش بالا

TPUها قادرند هزاران عملیات ریاضی را به‌صورت موازی انجام دهند. این ویژگی آن‌ها را مناسب‌ترین انتخاب برای آموزش مدل‌های یادگیری عمیق بزرگ و پیچیده می‌کند. TPUها می‌توانند زمان آموزش مدل‌ها را به طور قابل توجهی کاهش دهند و عملکرد استنتاج (Inference) را نیز بهبود بخشند.

کارایی انرژی 

یکی از مهم‌ترین ویژگی‌های TPU ها، کارایی بالای انرژی است. این پردازنده‌ها به دلیل طراحی اختصاصی خود، انرژی کمتری نسبت به GPUها و CPUها مصرف می‌کنند. در مراکز داده بزرگ که مدیریت انرژی حائز اهمیت است، این ویژگی نقش کلیدی در کاهش هزینه‌های عملیاتی ایفا می‌کند.

مقیاس‌پذیری بالا 

TPUها به‌گونه‌ای طراحی شده‌اند که بتوانند به صورت خوشه‌ای در کنار یکدیگر کار کنند. این ویژگی امکان پردازش مدل‌های بزرگ و پیچیده را فراهم می‌کند و به کاربران اجازه می‌دهد تا تعداد مورد نیاز TPUها را بر اساس نیازهای پروژه خود انتخاب کنند. این مقیاس‌پذیری به‌ویژه در محیط‌های ابری مانند Google Cloud Platform (GCP) بسیار مفید است.

پشتیبانی از عملیات

نسل‌های جدید TPUها از فرمت‌های عددی ممیز شناور 16 بیتی (FP16) و 32 بیتی (FP32) پشتیبانی می‌کنند. این پشتیبانی به مدل‌های یادگیری عمیق امکان اجرای محاسبات با دقت بالا را می‌دهد. علاوه بر این، فرمت bfloat16 که برای تعادل بین دقت و کارایی طراحی شده است، در TPUها به‌طور گسترده استفاده می‌شود.

کاهش نیاز به حافظه خارجی 

TPUها از حافظه با پهنای باند بالا 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 نوبه خود سرعت را افزایش و تأخیر را کاهش می‌دهد.

یکپارچگی با TensorFlow 

TPUها به طور کامل با TensorFlow، یکی از محبوب‌ترین کتابخانه‌های یادگیری عمیق، یکپارچه شده‌اند. این یکپارچگی به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد بدون نیاز به تغییرات گسترده در کد، مدل‌های خود را روی TPUها اجرا کنند.

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. در ادامه انواع این پردازنده‌ها را معرفی می‌کنیم:

TPU v1

TPU v1 اولین نسل TPU بود که در سال 2016 معرفی شد و هدف اصلی آن تسریع فرآیند استنتاج مدل‌های یادگیری ماشین بود. این نسخه به‌طور خاص برای کاهش زمان پاسخگویی و بهینه‌سازی مصرف انرژی در خدماتی مانند گوگل سرچ و گوگل فوتوز طراحی شده بود.

TPU v2

نسل دوم TPU در سال 2017 عرضه شد TPU v2 است که 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 v3

 TPU v3 در سال 2018 معرفی شد و با استفاده از سیستم خنک‌کننده مایع، محدودیت‌های عملکردی ناشی از گرما را کاهش داد. قدرت پردازشی دو برابری نسبت به TPU v2 داشت و توانست تا 90 ترافلوپس را در عملیات‌های یادگیری عمیق ارائه دهد.

TPU v4

 پیشرفته‌ترین نسخه در سری TPUها TPU v4 بود که در سال 2021 عرضه شد. با این کار توان پردازشی به حدود 275 ترافلوپس افزایش یافت و عملکردی بی‌نظیر در اجرای مدل‌هایی با میلیاردها پارامتر ارائه می‌دهد.

Edge TPU

 Edge TPU برای کاربردهای پردازش لبه (Edge Computing) و دستگاه‌های اینترنت اشیا (IoT) طراحی شده است. این سری مصرف انرژی بسیار کمی دارد و می‌تواند مدل‌های کوچک یادگیری ماشین را به‌صورت زمان واقعی اجرا کند.

کاربردهای TPU 

تکنولوژی پیشرفته TPUها به آنها مزیت‌ها و قابلیت کاربردهای برجسته‌ای بخشیده است که در ادامه مهم‌ترین آنها را معرفی می‌کنیم:

تصویرشناسی و پردازش تصویر

 این پردازنده‌ها به Google Photos اجازه می‌دهد تا تصاویر را به‌صورت دقیق تشخیص دهد، طبقه‌بندی کند و حتی شباهت‌های بین تصاویر را شناسایی کند. TPUها با تسریع محاسبات مرتبط با شبکه‌های عصبی کانولوشنال (CNNs)، عملکرد سیستم‌های تشخیص تصویر را بهبود می‌بخشد.

ترجمه زبان و پردازش زبان طبیعی (NLP)

 گوگل ترنسلیت یکی از مثال‌های برجسته استفاده از TPUها است. این سرویس از مدل‌های یادگیری عمیق پیشرفته مثل ترانسفورمر استفاده می‌کند که نیازمند محاسبات سنگین هستند. 

مدیریت محتوا و جستجوی هوشمند

 خدماتی مانند گوگل سرچ و جی‌میل از TPUها برای بهینه‌سازی نتایج و پیشنهادها استفاده می‌کنند. TPUها به این سرویس‌ها امکان می‌دهد تا با استفاده از مدل‌های یادگیری عمیق، نتایج جستجو را شخصی‌سازی کنند و پیشنهادهای دقیق‌تری ارائه دهند. 

توسعه گفتگو و چت‌بات‌ها

 TPUها نقشی کلیدی در توسعه سیستم‌های گفتگویی مانند گوگل اسیستنت و دیگر چت‌بات‌ها دارند. این سیستم‌ها از مدل‌های پیچیده یادگیری عمیق برای فهم زبان طبیعی و تولید پاسخ‌های مناسب استفاده می‌کنند. 

آموزش مدل‌های بزرگ و پیچیده

یکی دیگر از کاربردهای مهم TPUها، آموزش مدل‌های بزرگ و پیچیده است. TPUها به‌ویژه برای مدل‌هایی مانند BERT و GPT که دارای میلیاردها پارامتر هستند، مناسب هستند. 

پردازش لبه 

کاربردهایی مانند تشخیص حرکت در دوربین‌های امنیتی، شناسایی صدا در سیستم‌های هوشمند خانه، و تحلیل داده‌های حسگر از جمله کاربردهای Edge TPUها در پردازش لبه هستند.

مزایا و معایب TPU 

TPUها تاکنون توانسته‌اند مزایای منحصربه‌فردی ارائه دهند. اما همان‌طور که هر فناوری دارای نقاط قوت و ضعف است، TPUها نیز مزایا و معایب خاص خود را دارند که در ادامه به آن‌ها خواهیم پرداخت.

مزایای تی پی یو

TPUها برجستگی‌های قابل توجهی نسبت به موارد مشابه دارند که مهم‌ترین آنها عبارت است از:

• کاهش هزینه‌های بلندمدت: با وجود قیمت اولیه بالای TPUها، این پردازنده‌ها می‌توانند در بلندمدت هزینه‌های عملیاتی را کاهش دهند. سرعت بالاتر آن‌ها نیاز به زمان کمتر برای پردازش دارد و مصرف انرژی کمتر آن‌ها هزینه‌های مربوط به برق و خنک‌سازی را کاهش می‌دهد.
• پشتیبانی از آموزش و استنتاج: برخلاف نسل اول TPUها که فقط برای استنتاج طراحی شده بود، نسل‌های جدید TPUها (مانند TPU v2 و بعدی) توانایی آموزش مدل‌ها را نیز دارند. این قابلیت آن‌ها را به راه‌حلی کامل برای کل چرخه زندگی مدل‌های یادگیری ماشین تبدیل کرده است.
• سازگاری با زیرساخت ابری: گوگل TPUها را به‌صورت ابری در Google Cloud Platform ارائه می‌کند. این امکان به کاربران اجازه می‌دهد بدون نیاز به خرید سخت‌افزار فیزیکی، از قدرت محاسباتی TPUها بهره ببرند. این ویژگی برای استارتاپ‌ها و محققانی که دسترسی به منابع محدود دارند، بسیار ارزشمند است.

معایب تی پی یو

TPUها علی‌رغم مزایای متعددی که دارند با معایبی نیز همراه هستند که می‌توان آنها را به شکل زیر بررسی کرد:

• هزینه بالا در کوتاه‌مدت: قیمت اولیه TPUها ممکن است برای پروژه‌های کوچک یا سازمان‌هایی که بودجه محدودی دارند غیرقابل تحمل باشد. علاوه بر این، استفاده از TPUها به‌صورت ابری از طریق Google Cloud Platform نیازمند اشتراک در این سرویس است که می‌تواند هزینه‌های بلندمدت را افزایش دهد. 
• محدودیت انعطاف‌پذیری: TPUها تنها برای محاسبات مرتبط با یادگیری ماشین طراحی شده‌اند و برخلاف CPUها و GPUها، برای وظایف عمومی مناسب نیستند. این محدودیت باعث می‌شود که برای پروژه‌هایی که شامل وظایف مختلفی است، استفاده از TPUها کمتر مناسب باشد. 
• خطرپذیری بیشتر: TPUها به‌صورت فیزیکی در دسترس نیستند و برای استفاده از آن‌ها باید از زیرساخت ابری Google Cloud استفاده کرد. این وابستگی می‌تواند برای سازمان‌هایی که تمایل به استقلال بیشتری دارند، مشکل باشد. 
• محدودیت حافظه: هرچند TPUها از حافظه با پهنای باند بالا (HBM) استفاده می‌کنند، حافظه‌ای که بر روی چیپ قرار دارد محدود است. این محدودیت می‌تواند برای مدل‌هایی که نیاز به ذخیره‌سازی داده‌های بزرگ دارند، چالش‌برانگیز باشد. 
• پشتیبانی محدود برای فریم‌ورک‌های دیگر: TPUها به طور عمده با TensorFlow یکپارچه شده‌اند، اما پشتیبانی برای فریم‌ورک‌های دیگر مثل PyTorch یا Caffe محدود است. این مسئله می‌تواند برای توسعه‌دهندگانی که از فریم‌ورک‌های مختلف استفاده می‌کنند، محدودیتی ایجاد کند. 

تفاوت TPU با GPU و CPU

انتخاب بین پردازنده‌های مختلف مانند TPU، GPU و CPU به عواملی مانند نوع پروژه، حجم محاسبات، بودجه و فریم‌ورک مورد استفاده بستگی دارد. در ادامه به تحلیل تفاوت‌های اساسی این پردازنده‌ها و کاربردهای مناسب هر یک می‌پردازیم: 

تفاوت TPU و CPU

TPU و CPU علی‌رغم شباهت‌هایی که دارند، در برخی موارد تفاوت‌هایی اساسی دارند که این موارد عبارت‌اند از:

• CPUها پردازنده‌های عمومی و چندمنظوره هستند که برای انجام وظایف متنوع مانند پردازش سیستم‌عامل، اجرای برنامه‌های رومیزی و محاسبات ترتیبی بهینه شده‌اند. این پردازنده‌ها دارای تعداد محدودی هسته قدرتمند (معمولاً ۴ تا ۳۲ هسته) با فرکانس بالا (تا ۵ گیگاهرتز) هستند. 
• به طور کلی در نظر داشته باشید که تعداد کم هسته و معماری عمومی CPUها باعث می‌شود که در محاسبات سنگین هوش مصنوعی مانند آموزش مدل‌های عمیق، کارآمدی چندانی نداشته باشند. 
• همچنین CPUها برای پردازش تک‌وظیفه‌ای مانند کدنویسی، مرورگر وب و سیستم‌هایی که به انعطاف‌پذیری بالا نیاز دارند، مناسب هستند.
• همچنین در پروژه‌های کوچک یادگیری ماشین که نیاز به سرعت بالا ندارند، گزینه مناسبی محسوب می‌شوند. 

تفاوت TPU با GPU

TPU و GPU نیز علی‌رغم شباهت‌هایی که دارند در برخی موارد تفاوت‌هایی اساسی دارند که این موارد را در ادامه بررسی می‌کنیم:

• GPUها به طور خاص برای پردازش موازی در مقیاس بزرگ طراحی شده‌اند و از هزاران هسته کوچک (مثلاً ۴۰۹۶ هسته در NVIDIA A100) تشکیل می‌شوند که به طور هم‌زمان روی داده‌های مختلف کار می‌کنند. این ساختار باعث می‌شود GPUها برای محاسبات ماتریسی و تکراری مانند ضرب ماتریس‌ها در شبکه‌های عصبی، مناسب باشند. 
• همچنین مصرف انرژی GPUها به دلیل تعداد زیاد هسته بالاست، اما نسل‌های جدید مانند NVIDIA Ampere این مسئله را بهبود داده‌اند.  GPUها با فریم‌ورک‌هایی مانند TensorFlow، PyTorch و CUDA سازگار هستند. و انعطاف‌پذیری بالایی در آموزش مدل‌های سفارشی ارائه می‌دهند. 
• علاوه بر این GPUها عمدتاً در آموزش مدل‌های یادگیری عمیق (مانند شبکه‌های کانولوشنی برای پردازش تصویر)، پردازش گرافیکی (بازی‌ها و رندرینگ) و شبیه‌سازی‌های علمی مانند مدل‌سازی هواشناسی یا مولکولی استفاده می‌شوند. 

جدول مقایسه TPU با GPU و CPU

در ادامه تفاوت‌های این پردازنده‌ها برای مقایسه راحت‌تر در قالب جدول ارائه شده است.

جدول مقایسه TPU، GPU و CPU

سخن پایانی

TPUها به‌عنوان نسل جدید پردازنده‌ها، نقش مهمی در پیشرفت یادگیری ماشین و هوش مصنوعی ایفا می‌کنند. در این مقاله بررسی کردیم که 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. 

همچنین گفته شد 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. نظر شما در این رابطه چیست؟ لطفا نظرات و پیشنهادات خود را در بخش دیدگاه با ما در میان بگذارید.

سوالات متداول