TPU v5e

이 문서에서는 Cloud TPU v5e의 아키텍처와 지원되는 구성을 설명합니다.

TPU v5e는 단일 및 멀티 호스트 학습과 단일 호스트 추론을 지원합니다. Sax를 사용하여 멀티 호스트 추론이 지원됩니다. 자세한 내용은 대규모 언어 모델 서빙을 참조하세요.

시스템 아키텍처

각 v5e 칩에는 TensorCore 하나가 포함됩니다. 각 TensorCore에는 4개의 행렬 곱셈 단위(MXU), 벡터 단위, 스칼라 단위가 있습니다.

다음 다이어그램은 TPU v5e 칩을 보여줍니다.

다음 표에서는 v5e의 주요 칩 사양과 해당 값을 보여줍니다.

주요 칩 사양	v5e 값
칩당 최고 컴퓨팅(bf16)	197TFLOPs
HBM2 용량 및 대역폭	16GB, 819GBps
Interchip Interconnect BW	1600Gbps

다음 표는 v5e의 포드 사양 및 값을 보여줍니다.

주요 포드 사양	v5e 값
TPU Pod 크기	칩 256개
상호 연결 토폴로지	2D 토러스
포드당 최고 컴퓨팅	100페타옵스(Int8)
포드당 올리듀스 대역폭	51.2TB/초
포드당 바이섹션 대역폭	1.6TB/초
포드당 데이터 센터 네트워크 대역폭	6.4Tbps

구성

Cloud TPU v5e는 학습 및 추론(제공) 제품 조합입니다. 학습 환경과 추론 환경을 구분하려면 TPU API에 AcceleratorType 또는 AcceleratorConfig 플래그를 사용하거나 GKE 노드 풀을 만들 때 --machine-type 플래그를 사용하세요.

학습 작업은 처리량과 가용성에 최적화되어 있고 서빙 작업은 지연 시간에 최적화되어 있습니다. 서빙용으로 프로비저닝된 TPU에서는 학습 작업의 가용성이 낮을 수 있고, 학습용으로 프로비저닝된 TPU에서 서빙 작업을 실행하면 지연 시간이 길어질 수 있습니다.

AcceleratorType을 사용하여 사용할 TensorCore 수를 지정합니다. gcloud CLI 또는 Google Cloud 콘솔을 사용하여 TPU를 만들 때 AcceleratorType을 지정합니다. AcceleratorType에 지정하는 값은 v$VERSION_NUMBER-$CHIP_COUNT 형식의 문자열입니다.

AcceleratorConfig를 사용하여 사용할 TensorCore 수를 지정할 수도 있습니다. 그러나 TPU v5e에 대한 커스텀 2D 토폴로지 변형이 없으므로 AcceleratorConfig 및 AcceleratorType을 사용하는 데 차이가 없습니다.

AcceleratorConfig를 사용하여 TPU v5e를 구성하려면 --version 및 --topology 플래그를 사용합니다. --version을 사용할 TPU 버전으로 설정하고 --topology를 Pod 슬라이스에 있는 TPU 칩의 물리적 배열로 설정합니다. AcceleratorConfig에 지정하는 값은 AxB 형식의 문자열이며, 여기서 A와 B는 각 방향의 칩 수입니다.

v5e에는 다음 2D 슬라이스 형태가 지원됩니다.

토폴로지	TPU 칩 수	호스트 수
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

v5e TPU 슬라이스의 각 TPU VM에는 1개, 4개 또는 8개의 칩이 포함되어 있습니다. 칩이 4개인 작은 슬라이스에서는 모든 TPU 칩이 동일한 비균일 메모리 액세스(NUMA) 노드를 공유합니다.

칩이 8개인 v5e TPU VM의 경우 NUMA 파티션 내에서 CPU-TPU 통신이 더 효율적입니다. 예를 들어 다음 그림에서는 CPU0-Chip0 통신이 CPU0-Chip4 통신보다 빠릅니다.

서빙을 위한 Cloud TPU v5e 유형

단일 호스트 서빙은 최대 8개의 v5e 칩에 지원됩니다. 1x1, 2x2, 2x4 슬라이스 구성이 지원됩니다. 각 슬라이스에는 칩이 1개, 4개, 8개 있습니다.

서빙 작업용으로 TPU를 프로비저닝하려면 CLI 또는 API TPU 만들기 요청에 다음 가속기 유형 중 하나를 사용합니다.

AcceleratorType(TPU API)	머신 유형(GKE API)
v5litepod-1	ct5lp-hightpu-1t
v5litepod-4	ct5lp-hightpu-4t
v5litepod-8	ct5lp-hightpu-8t

8개를 초과하는 v5e 칩에 대한 서빙(멀티 호스트 서빙이라고도 함)은 Sax를 사용하여 지원됩니다. 자세한 내용은 대규모 언어 모델 서빙을 참조하세요.

학습용 Cloud TPU v5e 유형

학습은 최대 256개의 칩에 대해 지원됩니다.

v5e 학습 작업용으로 TPU를 프로비저닝하려면 CLI 또는 API TPU 만들기 요청에 다음 가속기 유형 중 하나를 사용합니다.

AcceleratorType(TPU API)	머신 유형(GKE API)	토폴로지
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

v5e TPU VM 유형 비교:

VM 유형	n2d-48-24-v5lite-tpu	n2d-192-112-v5lite-tpu	n2d-384-224-v5lite-tpu
v5e 칩 수	1	4	8
vCPU 개수	24	112	224
RAM(GB)	48	192	384
NUMA 노드 수	1	1	2
적용 대상	v5litepod-1	v5litepod-4	v5litepod-8
중단	높음	보통	낮음

칩이 더 많이 필요한 워크로드를 위한 공간을 확보하기 위해 스케줄러는 칩이 더 적은 VM을 선점할 수 있습니다. 따라서 칩이 8개인 VM에서 칩 1개 및 칩 4개로 구성된 VM을 선점할 가능성이 높습니다.