Die Leistungsfähigkeit der Google Tensor Processing Units (TPU): Datenfluss und Schaltungsdesign für neuronale Netze verstehen

Der Aufstieg der künstlichen Intelligenz hat die Hardwareentwicklung in neue Bereiche geführt. Zu den einflussreichsten Entwicklungen zählt die Google Tensor Processing Unit (TPU) , ein Spezialchip zur Beschleunigung von Aufgaben des maschinellen Lernens. Dieser Beitrag untersucht, wie die Google TPU den Datenfluss bei neuronalen Netzwerkberechnungen verarbeitet und welche zentralen Schaltungsdesignentscheidungen ihre Effizienz bei Matrixoperationen gewährleisten.

Was unterscheidet die Google TPU von anderen Produkten?

Herkömmliche Prozessoren wie CPUs und GPUs bewältigen zwar ein breites Aufgabenspektrum, sind aber nicht für die spezifischen Anforderungen neuronaler Netze optimiert. Die Google TPU wurde von Grund auf für die Beschleunigung von Tensoroperationen entwickelt, die den Kern von Deep-Learning-Modellen bilden.

Tensoren sind mehrdimensionale Datenarrays , und neuronale Netze basieren maßgeblich auf Matrixmultiplikationen und -additionen mit diesen Tensoren. Die Architektur der TPU zielt darauf ab, diese Berechnungen zu beschleunigen und gleichzeitig den Stromverbrauch und die Latenz zu reduzieren.

Datenfluss durch die Google TPU

Das Verständnis dafür, wie Daten innerhalb der TPU fließen, erklärt, warum sie bei neuronalen Netzwerk-Workloads so gut abschneidet.

Eingabe und Vorverarbeitung

Die Daten gelangen über Speicherschnittstellen mit hoher Bandbreite in die TPU. Die TPU nutzt eine einheitliche Speicherarchitektur , die einen schnellen Zugriff auf große Datensätze ohne Engpässe ermöglicht. Im Speicher werden die Daten in Tensoren formatiert, die für Matrixoperationen geeignet sind.

Matrixmultiplikationseinheit (MXU)

Das Herzstück der TPU ist die Matrixmultiplikationseinheit (MXU). Diese spezialisierte Hardware führt massive parallele Multiplikationen und Akkumulationen von Tensoren durch. Die MXU enthält ein systolisches Array, ein Raster von Verarbeitungselementen, die Daten rhythmisch über das Array weitergeben.

• Jedes Verarbeitungselement multipliziert Zahlenpaare und addiert das Ergebnis zu einem Akkumulator.

• Die Daten fließen horizontal und vertikal durch das Array, wodurch eine kontinuierliche Berechnung ohne Unterbrechungen ermöglicht wird.

• Diese Konstruktion maximiert den Durchsatz und minimiert den Energieverbrauch.

  
  

Akkumulation und Aktivierung

Nach der Multiplikation werden die Ergebnisse akkumuliert und an Aktivierungseinheiten weitergeleitet. Diese Einheiten wenden nichtlineare Funktionen wie ReLU (Rectified Linear Unit) an, die für das Lernen neuronaler Netze unerlässlich sind. Die TPU integriert diese Schritte eng mit der MXU, um Datenbewegungen und Latenz zu reduzieren.

Ausgabe und Nachbearbeitung

Die verarbeiteten Tensoren werden entweder wieder im Speicher abgelegt oder an nachfolgende Schichten der neuronalen Netzwerkpipeline weitergeleitet. Die TPU unterstützt Pipelining, wodurch mehrere Operationen überlappend ausgeführt werden können, was die Gesamteffizienz verbessert.

Schaltungsdesign-Entscheidungen hinter dem TPU

Die Leistungsfähigkeit der Google TPU beruht auf bewussten Designentscheidungen auf Schaltungsebene.

Systolische Array-Architektur

Das systolische Array ist eine Schlüsselinnovation. Im Gegensatz zu herkömmlichen Parallelprozessoren verarbeitet das systolische Array Daten über ein festes Raster einfacher Verarbeitungseinheiten. Dieser Ansatz:

• Reduziert den Bedarf an komplexer Steuerlogik

• Minimiert die Energiekosten für Datenübertragungen

• Ermöglicht vorhersehbares Timing und hohe Taktraten

  
  

Arithmetik mit reduzierter Genauigkeit

Die TPU verwendet Formate mit reduzierter Genauigkeit wie bfloat16 anstelle von vollwertigen 32-Bit-Gleitkommazahlen. Diese Wahl:

• Halbiert den Speicherbandbreitenbedarf

• Beschleunigt arithmetische Operationen

• Gewährleistet eine ausreichende Genauigkeit für das Training und die Inferenz neuronaler Netze.

  
  

On-Chip-Speicher

Große On-Chip-Speicherpuffer speichern Tensoren nahe der MXU. Dadurch wird die Abhängigkeit von langsamerem Off-Chip-Speicher verringert, was Latenz und Energieverbrauch senkt. Die Speicherhierarchie der TPU ist für die Zugriffsmuster von Matrixoperationen optimiert.

Kundenspezifische Verbindungen

Die TPU nutzt kundenspezifische Verbindungen, um Verarbeitungseinheiten und Speicher effizient zu verknüpfen. Diese Verbindungen unterstützen hohe Datenraten und geringe Latenz, was für die unterbrechungsfreie Anbindung der MXU unerlässlich ist.

Praktische Auswirkungen des TPU-Designs

Googles TPU hat zahlreiche Durchbrüche im Bereich der KI ermöglicht, von der Verarbeitung natürlicher Sprache bis zur Bilderkennung. Ihr Design erlaubt Training und Inferenz mit Geschwindigkeiten, die mit herkömmlicher Hardware nicht erreichbar sind.

TPUs erreichen beispielsweise eine Leistung von über 100 Teraflops und ermöglichen so das Training großer Modelle wie BERT innerhalb von Stunden statt Tagen. Der effiziente Datenfluss und das optimierte Schaltungsdesign reduzieren den Stromverbrauch und machen KI im großen Maßstab nachhaltiger.

Zusammenfassung

Die Google TPU zeichnet sich durch ihre Ausrichtung auf die spezifischen Anforderungen neuronaler Netze aus. Ihr Datenflussdesign gewährleistet einen reibungslosen Durchlauf von Tensoren durch Matrixmultiplikationseinheiten und Aktivierungsfunktionen mit minimaler Verzögerung. Schaltungsoptionen wie systolische Arrays, Arithmetik mit reduzierter Genauigkeit und On-Chip-Speicher optimieren Geschwindigkeit und Energieeffizienz.

Das Verständnis dieser Elemente erklärt, warum die TPU ein leistungsstarkes Werkzeug für KI-Forscher und -Ingenieure ist. Da neuronale Netze immer größer und komplexer werden, wird Hardware wie die TPU auch weiterhin eine entscheidende Rolle bei der Weiterentwicklung von maschinellem Lernen spielen.