TPU v3

本文档介绍了 Cloud TPU v3 的架构和支持的配置。

系统架构

每个 v3 TPU 芯片包含两个 TensorCore。每个 TensorCore 都有两个矩阵乘法单元 (MXU)、一个矢量单元和一个标量单元。下表显示了 v3 TPU Pod 的主要规格及其值。

主要规范	v3 Pod 值
每个芯片的峰值计算能力	123 万亿次浮点运算 (bf16)
HBM2 容量和带宽	32 GiB，900 GBps
测量的最小/平均/最大功率	123/220/262 W
TPU Pod 大小	1024 个芯片
互连拓扑	2D 环面
每个 Pod 的峰值计算能力	126 petaflops (bf16)
每个 Pod 的 All-reduce 带宽	340 TB/s
每个 Pod 的对分带宽	6.4 TB/s

下图展示了 TPU v3 芯片。

如需了解 TPU v3 的架构详情和性能特性，请参阅用于训练深度神经网络的领域专用超级计算机。

TPU v3 相对于 v2 的性能优势

TPU v3 配置中增加的每个 TensorCore 的 FLOPS 和内存容量可以通过以下方式提高模型的性能：

• 对于计算受限的模型，TPU v3 配置可为每个 TensorCore 提供明显的性能优势。如果采用 TPU v2 配置且内存受限的模型在采用 TPU v3 配置时同样也受内存限制，则可能无法实现同等的性能提升。

• 如果采用 TPU v2 配置时，内存放不下数据，则 TPU v3 可以提供改进的性能并减少中间值的重计算（重实体化）。

• TPU v3 配置可以运行批次大小不适合 TPU v2 配置的新模型。例如，TPU v3 可能允许更深的 ResNet 模型和使用 RetinaNet 的较大图片。

因训练步骤等待输入而在 TPU v2 上几乎成为受限于输入（“馈入”）的模型，在 Cloud TPU v3 中也可能会受限于输入。流水线性能指南可以帮助解决馈入问题。

配置

TPU v3 Pod 由 1024 个芯片组成，这些芯片通过高速链路互连。如需创建 TPU v3 设备或 Pod 切片，请在 TPU 创建命令 (gcloud compute tpus tpu-vm) 中使用 --accelerator-type 标志。您可以通过指定 TPU 版本和 TPU 核心数量来指定加速器类型。例如，对于单个 v3 TPU，请使用 --accelerator-type=v3-8。对于包含 128 个 TensorCore 的 v3 Pod 切片，请使用 --accelerator-type=v3-128。

以下命令展示了如何创建包含 128 个 TensorCore 的 v3 TPU Pod 切片：

  $ gcloud compute tpus tpu-vm create tpu-name \
    --zone=zone \
    --accelerator-type=v3-128 \
    --version=tpu-vm-tf-2.18.0-pod-pjrt

下表列出了受支持的 v3 TPU 类型：

TPU 版本	支持结束
v3-8	（结束日期尚未确定）
v3-32	（结束日期尚未确定）
v3-128	（结束日期尚未确定）
v3-256	（结束日期尚未确定）
v3-512	（结束日期尚未确定）
v3-1024	（结束日期尚未确定）
v3-2048	（结束日期尚未确定）

如需详细了解如何管理 TPU，请参阅管理 TPU。 如需详细了解 Cloud TPU 的系统架构，请参阅系统架构。