TPU, czyli Tensor Processing Unit, to specjalizowany procesor stworzony przez Google z myślą o przyspieszaniu obliczeń związanych ze sztuczną inteligencją (AI), a w szczególności z uczeniem maszynowym (Machine Learning) i sieciami neuronowymi (Deep Learning). Jest to układ zaprojektowany pod kątem realizacji obliczeń tensorowych – stąd jego nazwa – i stanowi jedno z najważniejszych narzędzi w infrastrukturze obliczeniowej Google Cloud.
Geneza TPU
Google stworzyło TPU w odpowiedzi na gwałtowny wzrost zapotrzebowania na moc obliczeniową w uczeniu maszynowym, zwłaszcza po upowszechnieniu się biblioteki TensorFlow. Tradycyjne procesory CPU i nawet wyspecjalizowane GPU okazały się niewystarczająco wydajne lub energooszczędne przy ogromnych wolumenach danych przetwarzanych w centrach danych.
Pierwsza generacja TPU została zaprezentowana w 2016 roku i była projektowana głównie do inferencji, czyli uruchamiania wytrenowanych modeli AI. Kolejne wersje – TPU v2, v3, v4 i v5e – rozszerzyły możliwości o trenowanie modeli i pracę w rozproszonych klastrach.
Jak działa TPU
TPU zostało zbudowane z myślą o wykonywaniu operacji MAC (Multiply-Accumulate) na ogromnych zbiorach danych – czyli podstawowej operacji w sieciach neuronowych. Zamiast klasycznego przetwarzania sekwencyjnego, TPU wykorzystuje architekturę macierzową, która umożliwia równoległe przetwarzanie tysięcy danych w jednym cyklu zegara.
Kluczowym elementem TPU jest MAC Matrix Unit – duża macierz jednostek obliczeniowych, która wykonuje miliony mnożeń i sumowań jednocześnie. TPU wykorzystuje także pamięć wysokiej przepustowości (HBM), aby zminimalizować opóźnienia w przesyłaniu danych.
Generacje TPU
- TPU v1 (2016) – zaprojektowany do inferencji; oferował do 92 TOPS (teraoperacji na sekundę).
- TPU v2 (2017) – dodał możliwość trenowania modeli, osiągając ponad 45 TFLOPS na układ i wsparcie dla pracy w klastrach (TPU Pod).
- TPU v3 (2018) – poprawa efektywności i chłodzenia (wodnego), wydajność do 420 TFLOPS.
- TPU v4 (2021) – dalszy wzrost wydajności i skalowalności, wykorzystywany w dużych modelach językowych.
- TPU v5e (2023) – zoptymalizowany pod kątem trenowania i inferencji modeli generatywnych oraz AI w chmurze.
Zastosowania TPU
TPU znajduje szerokie zastosowanie w obliczeniach opartych na sieciach neuronowych, w tym w:
- trenowaniu dużych modeli językowych (LLM), takich jak Gemini, BERT czy GPT,
- rozpoznawaniu obrazu i dźwięku,
- uczeniu modeli rekomendacyjnych (np. w YouTube, Google Ads),
- przetwarzaniu języka naturalnego (NLP),
- systemach rozpoznawania mowy,
- AI w chmurze (Google Cloud AI Platform),
- generatywnej sztucznej inteligencji – m.in. w modelach obrazowych i tekstowych.
Zalety TPU
- niesamowita wydajność obliczeniowa – specjalizowana architektura tensorowa,
- wysoka energooszczędność w porównaniu z GPU,
- doskonała skalowalność – możliwość łączenia wielu TPU w klastry (TPU Pods),
- pełna integracja z ekosystemem TensorFlow,
- dedykowane do pracy w chmurze, co eliminuje potrzebę posiadania własnej infrastruktury sprzętowej.
Wady i ograniczenia
- brak dostępności w formie sprzętu konsumenckiego – TPU można używać wyłącznie przez Google Cloud,
- specjalizacja – układ zoptymalizowany pod TensorFlow i JAX, mniej uniwersalny niż GPU,
- mniejsza elastyczność w porównaniu do ogólnych rozwiązań GPGPU (np. CUDA na GPU),
- wysoki koszt użytkowania w dużych projektach obliczeniowych.
TPU a inne układy
- CPU – uniwersalny procesor o dużej elastyczności, ale niskiej wydajności w AI,
- GPU – potężny w obliczeniach równoległych, ale mniej energooszczędny,
- NPU – akcelerator AI w urządzeniach mobilnych, zoptymalizowany pod inferencję,
- TPU – układ stworzony specjalnie dla AI w chmurze, o ogromnej mocy obliczeniowej i wysokiej efektywności energetycznej.
TPU to procesor stworzony przez Google specjalnie do obliczeń związanych ze sztuczną inteligencją. Dzięki swojej architekturze tensorowej, wysokiej wydajności i efektywności energetycznej, stał się fundamentem trenowania i działania współczesnych modeli AI w infrastrukturze Google Cloud. TPU jest przykładem tego, jak wyspecjalizowane układy scalone (ASIC) zmieniają sposób, w jaki przetwarzamy dane i rozwijamy sztuczną inteligencję.
