Вопрос или проблема
Поскольку потребители научились использовать GPU для вычислений общего назначения, научились ли они использовать TPU (например, Pixel 6 Tensor) в качестве универсальных процессоров?
Когда Графические процессоры общего назначения еще не существовали (были только ГПУ, предназначенные для DirectX/OpenGL), потребители нашли способ использовать текстурную память ГПУ для загрузки двумерных структур данных и использовать примитивные вычислительные ресурсы ГПУ для различных вычислений.
Хотя наиболее распространенные потребительские TPU (например, Tensor в Pixel 6) предназначены для высокоуровневых сред (таких как PyTorch или TensorFlow), возможно ли передать им общую память и повторно использовать примитивы TPU для нейронных сетей (таких как уменьшение данных, свертка, скалярные произведения, умножение матриц, транспонирование) в ваших собственных кастомных нейронных сетях (или программах вычислений, не связанных с нейронными сетями)?
Ассистент предлагает, что это возможно, но не дает информации о том, как выполнять фактические вызовы функций для этого, лишь предлагает ознакомиться с JAX + XLA.
Ответ или решение
Да, потребители действительно начали исследовать возможность использования тензорных процессоров (TPU), таких как Tensor в Pixel 6, для общего назначения, несмотря на то, что они в первую очередь предназначены для работы с высокоуровневыми библиотеками, такими как PyTorch и TensorFlow. Тензорные процессоры оптимизированы для выполнения операций, характерных для нейросетей, таких как свёртки, умножение матриц и другие линейные алгебраические операции. Однако присутствует возможность использования этих вычислительных ресурсов для других типов алгоритмов и вычислений.
Для того чтобы использовать TPU для общего назначения, вы можете рассмотреть следующие шаги:
-
Изучение JAX и XLA: JAX — это библиотека для высокопроизводительных численных вычислений, которая работает с NumPy-подобными массивами и поддерживает автоматическое дифференцирование. Она позволяет вам писать код, который может работать как на CPU, так и на GPU/TPU. XLA (Accelerated Linear Algebra) — это компилятор, который оптимизирует вычисления в JAX, позволяя использовать TPU более эффективно.
-
Подготовка вашего кода: Для того чтобы использовать TPU, ваш код должен быть написан с учетом особенностей TPU. Вы можете реализовать собственные функции и алгоритмы, используя операции, поддерживаемые JAX. Это потребует от вас понимания структуры данных и того, как адаптировать ваши алгоритмы для работы с массивами JAX.
-
Оптимизация алгоритмов: Чтобы максимизировать производительность, используйте параллелизм и векторизацию там, где это возможно. TPU хорошо работает с большими массивами данных, поэтому ваши алгоритмы должны быть спроектированы так, чтобы обрабатывать данные пакетами (batch processing).
-
Адаптация вычислительных операций: Используйте доступные функции в JAX для реализации необходимых вам вычислений, таких как свёртка, умножение матриц и другие. JAX предлагает удобные функции для линейной алгебры и работы с тензорами, которые могут быть применены не только в контексте нейронных сетей.
- Тестирование и профилирование: После написания кода вам нужно протестировать его на TPU, профилировать производительность и оптимизировать наиболее критические участки кода, чтобы достичь максимальной эффективности.
В заключение, теоретически и практически возможно использовать TPU для общего назначения, но это потребует соответствующей подготовки и построения кода с использованием специализированных библиотек. Пользователи, обращающиеся к TPU с намерением выполнять не только задачи, связанные с нейросетями, могут открыть новые горизонты для эффективных вычислений, используя доступные инструменты, такие как JAX и XLA.