TPU v5e
Ce document décrit l'architecture et les configurations compatibles de Cloud TPU v5e.
Le TPU v5e est compatible avec l'entraînement sur un ou plusieurs hôtes, ainsi que l'inférence sur un hôte unique. L'inférence sur plusieurs hôtes est compatible avec Sax. Pour en savoir plus, consultez Diffusion de grands modèles de langage.
Architecture du système
Chaque puce v5e contient un TensorCore. Chaque TensorCore comporte quatre unités de multiplication de matrices (MXU), une unité vectorielle et une unité scalaire.
Le schéma suivant illustre une puce TPU v5e.
Le tableau suivant présente les caractéristiques des chips de clé et leurs valeurs pour la version v5e.
Caractéristiques du chip de clé | Valeurs v5e |
Calcul de pointe par puce (bf16) | 197 TFLOP |
Capacité et bande passante HBM2 | 16 Go, 819 Gbit/s |
Bande passante de l'interconnexion entre puces | 1 600 Gbit/s |
Le tableau suivant présente les spécifications des pods et leurs valeurs pour la version v5e.
Principales spécifications des pods | Valeurs v5e |
Taille du pod TPU | 256 chips |
Topologie d'interconnexion | Torus 2D |
Calcul de pointe par pod | 100 péta-OPS (Int8) |
Bande passante tout-réduit par pod | 51,2 To/s |
Bande passante bissectionnelle par pod | 1,6 To/s |
Bande passante du réseau du centre de données par pod | 6,4 Tbit/s |
Configurations
Cloud TPU v5e est un produit combiné d'entraînement et d'inférence (inférence). Pour distinguer un environnement d'entraînement d'un environnement d'inférence, utilisez les options AcceleratorType
ou AcceleratorConfig
avec l'API TPU ou l'option --machine-type
lorsque vous créez un pool de nœuds GKE.
Les jobs d'entraînement sont optimisés pour le débit et la disponibilité, tandis que les jobs de diffusion sont optimisés pour la latence. Un job d'entraînement sur des TPU provisionnés pour la diffusion peut avoir une disponibilité plus faible et, de la même manière, un job d'inférence exécuté sur des TPU provisionnées pour l'entraînement pourraient avoir une latence plus élevée.
Vous utilisez AcceleratorType
pour spécifier le nombre de TensorCores que vous souhaitez utiliser.
Vous spécifiez le AcceleratorType
lorsque vous créez un TPU à l'aide de la CLI gcloud ou de la console Google Cloud. La valeur que vous spécifiez pour AcceleratorType
est une chaîne au format v$VERSION_NUMBER-$CHIP_COUNT
.
Vous pouvez également utiliser AcceleratorConfig
pour spécifier le nombre de TensorCores que vous souhaitez utiliser. Toutefois, comme il n'existe pas de variantes de topologie 2D personnalisées pour le TPU v5e, il n'y a aucune différence entre l'utilisation de AcceleratorConfig
et de AcceleratorType
.
Pour configurer un TPU v5e à l'aide de AcceleratorConfig
, utilisez --version
et les
Indicateurs --topology
. Définissez --version
sur la version de TPU que vous souhaitez utiliser, puis
--topology
à la disposition physique des puces TPU dans la tranche. La
la valeur que vous spécifiez pour AcceleratorConfig
est une chaîne au format AxB
,
où A
et B
correspondent au nombre de chips dans chaque direction.
Les formes de tranches 2D suivantes sont compatibles avec la version v5e:
Topologie | Nombre de puces TPU | Nombre d'hôtes |
1x1 | 1 | 1/8 |
2x2 | 4 | 1/2 |
2x4 | 8 | 1 |
4x4 | 16 | 2 |
4x8 | 32 | 4 |
8x8 | 64 | 8 |
8x16 | 128 | 16 |
16x16 | 256 | 32 |
Chaque VM TPU d'une tranche TPU v5e contient une, quatre ou huit puces. En 4 puces et plus tranches, toutes les puces TPU partagent le même nœud d'accès à la mémoire non uniforme (NUMA).
Pour les VM TPU v5e à 8 puces, la communication CPU-TPU sera plus efficace dans les partitions NUMA. Par exemple, dans la figure suivante, la communication CPU0-Chip0
sera plus rapide que la communication CPU0-Chip4
.
Types de Cloud TPU v5e pour la diffusion
La diffusion sur un seul hôte est compatible avec jusqu'à huit puces v5e. Les configurations suivantes sont acceptées : 1x1, 2x2 et 2x4. Chaque tranche a 1, 4 et 8 puces respectivement.
Pour provisionner des TPU pour une tâche d'inférence, utilisez l'un des types d'accélérateurs suivants dans votre requête de création de CLI ou d'API TPU:
AcceleratorType (API TPU) | Type de machine (API GKE) |
---|---|
v5litepod-1 |
ct5lp-hightpu-1t |
v5litepod-4 |
ct5lp-hightpu-4t |
v5litepod-8 |
ct5lp-hightpu-8t |
La diffusion sur plus de huit puces v5e, également appelée diffusion multi-hôte, est prise en charge à l'aide de Sax. Pour en savoir plus, consultez Large Language Model Serving.
Types de Cloud TPU v5e pour l'entraînement
L'entraînement est compatible avec un maximum de 256 puces.
Pour provisionner des TPU pour une tâche d'entraînement v5e, utilisez l'un des types d'accélérateurs suivants dans votre requête de création de TPU via la CLI ou l'API :
AcceleratorType (API TPU) | Type de machine (API GKE) | Topologie |
---|---|---|
v5litepod-16 |
ct5lp-hightpu-4t |
4x4 |
v5litepod-32 |
ct5lp-hightpu-4t |
4x8 |
v5litepod-64 |
ct5lp-hightpu-4t |
8x8 |
v5litepod-128 |
ct5lp-hightpu-4t |
8x16 |
v5litepod-256 |
ct5lp-hightpu-4t |
16x16 |
Comparatif des types de VM TPU v5e:
Type de VM | n2d-48-24-v5lite-tpu | n2d-192-112-v5lite-tpu | n2d-384-224-v5lite-tpu |
Nombre de puces v5e | 1 | 4 | 8 |
Nombre de vCPU | 24 | 112 | 224 |
RAM (Go) | 48 | 192 | 384 |
Nombre de nœuds NUMA | 1 | 1 | 2 |
Applicable à | v5litepod-1 | v5litepod-4 | V5litepod-8 |
Interruption | Élevée | Moyenne | Faible |
Pour libérer de l'espace pour les charges de travail nécessitant davantage de puces, les programmeurs peuvent préempter les VM avec moins de chips. Par conséquent, les VM à 8 chips sont susceptibles de préempter les VM à 1 et 4 chips.