¿Serían 8 de las unidades de la Unidad de Procesamiento de Tensor de Google configuradas en paralelo tan rápido como la supercomputadora más rápida del mundo, Sunway TaihuLight?

Este es un caso definitivo del departamento de marketing que le da números tontos.

Se afirma que un TPU entrega hasta 180 Teraflops, mientras que una cápsula entrega hasta 11.5 Petaflops. Dado que un pod tiene 64 TPU, un simple cálculo matemático le dice de dónde obtienen este número de rendimiento máximo:

180 Tflop * 64 computadoras = 11,520 Tflop

Este es un cálculo bastante inútil. Apuesto a que cualquiera que tenga una buena cantidad de experiencia en informática de alto rendimiento le dirá que la potencia informática de un sistema paralelo no escala así.

No puedo decir cuál es el rendimiento real del sistema que ha sugerido, pero, dada la matemática que he demostrado, los números que Google ha proporcionado aquí no parecen ser muy realistas.

Dado que el aprendizaje automático es una palabra de moda, apostaría a que esta página está más dirigida a ejecutivos y personas no tecnológicas o semi-tecnológicas que tienen el dinero para invertir. Errores simples como este son una gran señal de alerta para cualquiera que trabaje en la industria.

¡Espero que eso ayude!

No, porque TPU no ejecuta Linpack. (Es posible que pueda ejecutar una versión pirateada drásticamente, pero ciertamente no funcionaría en los flops clasificados, que, después de todo, está completamente diseñado para NN).

Es común criticar a Top500 por ser arcaico, pero en su defensa, Linpack honestamente modela muchos códigos computacionales. Ni siquiera es un mal modelo para NN, excepto que Top500 es DP y NN parece querer realmente la precisión más baja posible …

En general, no hay reemplazo para la escala. Las GPU, por ejemplo, son aceleradores efectivos para una pequeña fracción de los tipos de trabajos que se ejecutan en una máquina Top500, pero básicamente inútiles para el resto. Podría decirse que lo mismo se aplica a la creciente aceleración de vectores incorporada en las CPU estándar: excelente para algunos códigos, pero sin beneficio para otros. (Obviamente, las GPU son una forma de procesador vectorial: si alarga un núcleo Intel AVX-512 a 2048, tendría algo similar a un GP100 SM.) Por lo tanto, los recursos informáticos mejores, más rápidos y más flexibles del mundo siempre Ser grandes grupos.

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