TPU v5p
In diesem Dokument werden die Architektur und die unterstützten Konfigurationen von Cloud TPU v5p.
Systemarchitektur
In diesem Abschnitt wird die Systemarchitektur der v5p-Version beschrieben. Jedes TensorCore hat vier Matrix Multiply Units (MXU), eine Vektoreinheit und einen Skalar Einheit.
Ein einzelner v5p-Pod enthält 8.960 Chips. Der größte Job, der geplant werden kann, ist ein Job mit 96 Würfeln (6.144 Chips).
In der folgenden Tabelle sind die wichtigsten Spezifikationen für eine v5p-Datei aufgeführt.
Wichtige Spezifikationen | V5p-Werte |
---|---|
Spitzenwert der Rechenleistung pro Chip (bf16) | 459 TFLOPs |
HBM2e-Kapazität und ‑Bandbreite | 95 GB, 2.765 GB/s |
TPU-Pod-Größe | 8.960 Chips |
Interconnect-Topologie | 3D-Torus * |
Interchip-Interconnect-BW | 4.800 Gbit/s |
Konfigurationen
Ein TPU v5p-Pod besteht aus 8.960 Chips, die über rekonfigurierbare Hochgeschwindigkeits-Links miteinander verbunden sind. Dank des flexiblen Netzwerks von TPU v5p können Sie
Chips in einem Stück gleicher Größe auf mehrere Arten. Wenn Sie ein TPU-Speicher-Slice mit dem Befehl gcloud compute tpus tpu-vm create
erstellen, geben Sie den Typ und die Form mit den Parametern AcceleratorType
oder AcceleratorConfig
an.
In der folgenden Tabelle sehen Sie die gängigsten Single-Slice-Formen, die in v5p unterstützt werden, plus die meisten (aber nicht alle) volle Würfelformen größer als 1 Würfel. Die maximale v5p-Form ist 16 × 16 × 24 (6.144 Chips, 96 Würfel).
Segmentform | VM-Größe | Anzahl der Kerne | # Chips | Anzahl der Maschinen | Anzahl Würfel | Unterstützt Twisted? |
2x2x1 | Vollständiger Host | 8 | 4 | 1 | – | – |
2x2x2 | Vollständiger Host | 16 | 8 | 2 | – | – |
2x4x4 | Vollständiger Host | 64 | 32 | 8 | – | – |
4x4x4 | Vollständiger Host | 128 | 64 | 16 | 1 | – |
4x4x8 | Vollständiger Host | 256 | 128 | 32 | 2 | Ja |
4x8x8 | Vollständiger Host | 512 | 256 | 64 | 4 | Ja |
8x8x8 | Vollständiger Host | 1.024 | 512 | 128 | 8 | – |
8x8x16 | Vollständiger Host | 2.048 | 1.024 | 256 | 16 | Ja |
8x16x16 | Vollständiger Host | 4.096 | 2.048 | 512 | 32 | Ja |
16×16×16 | Vollständiger Host | 8.192 | 4.096 | 1.024 | 64 | – |
16x16x24 | Vollständiger Host | 12.288 | 6144 | 1.536 | 96 | – |
Das Training mit einer einzelnen Spule wird für bis zu 6.144 Chips unterstützt. Erweiterbar mit „Multislice“ auf 18.432 Chips um. Weitere Informationen zu Multislice finden Sie im Überblick über Cloud TPU-Multislice.
AcceleratorType-Parameter verwenden
Wenn Sie TPU-Ressourcen zuweisen, verwenden Sie das Argument --accelerator-type
für
und geben die Anzahl der TensorCores in einem Slice an. --accelerator-type
ist ein formatierter String: „v$VERSION_NUMBER
p-$CORES_COUNT
“.
v5p-32
gibt beispielsweise ein TPU-Segment vom Typ v5p mit 32 TensorCores (16 Chips) an.
Wenn Sie TPUs für einen v5p-Trainingsjob bereitstellen möchten, verwenden Sie in Ihrer CLI oder TPU API-Erstellungsanfrage einen der folgenden Beschleunigertypen:
- v5p-8
- v5p–16
- V5p–32
- v5p–64
- v5p-128 (ein vollständiger Würfel/Rack)
- v5p-256 (2 Würfel)
- v5p-512
- v5p-1024…v5p-12288
Parameter „AcceleratorConfig“ verwenden
Für Cloud TPU-Versionen ab v5p wird AcceleratorConfig ähnlich wie bei Cloud TPU v4 verwendet. Der Unterschied besteht darin, dass Sie den TPU-Typ nicht als --type=v4
angeben, sondern als die von Ihnen verwendete TPU-Version (z. B. --type=v5p
für die v5p-Version).
Ausfallsicherheit von Cloud TPU ICI
Ausfallsicherheit von ICI verbessert die Fehlertoleranz optischer Verbindungen Optical Circuit Switches (OCS), die TPUs zwischen Cubes verbinden. ICI-Verbindungen innerhalb eines Cubes verwenden Kupferverbindungen, die nicht betroffen sind. Dank der ICI-Resilienz können ICI-Verbindungen um OCS und optische ICI herum weitergeleitet werden Störungen. Dadurch wird die Planungsverfügbarkeit von TPU-Scheiben verbessert, was jedoch zu einer vorübergehenden Beeinträchtigung der ICI-Leistung führt.
Ähnlich wie bei Cloud TPU v4 ist ICI-Robustheit standardmäßig aktiviert für V5p-Slices, die mindestens einen Cube sind:
- v5p-128 beim Angeben des Beschleunigertyps
- 4x4x4 beim Angeben der Beschleunigerkonfiguration
VM-, Host- und Sliver-Attribute
Attribut | Wert in einer TPU |
Anzahl der v5p-Chips | 4 |
Anzahl der vCPUs | 208 (bei Verwendung der NUMA-Bindung nur die Hälfte nutzbar, um Leistungseinbußen bei NUMA-übergreifenden Vorgängen zu vermeiden) |
RAM (GB) | 448 (bei Verwendung einer NUMA-Bindung kann nur die Hälfte verwendet werden, um Leistungseinbußen bei NUMA-übergreifenden Werten zu vermeiden) |
Anzahl der NUMA-Knoten | 2 |
NIC-Durchsatz (Gbit/s) | 200 |
Beziehung zwischen der Anzahl der TensorCores, Chips, Hosts/VMs und Cubes in einem Pod:
Kerne | Chips | Hosts/VMs | Würfel | |
---|---|---|---|---|
Moderator:in | 8 | 4 | 1 | |
Cube (auch Rack) | 128 | 64 | 16 | 1 |
Größtes unterstütztes Segment | 12.288 | 6144 | 1.536 | 96 |
Vollständiger v5p-Pod | 17920 | 8960 | 2240 | 140 |