On n’arrête plus l’IA…
Les processeurs Tensor Processing Unit (TPU) de Google débarquent dans leur troisième génération pour le machine learning, annoncée huit fois plus rapides que les précédents TPU 2.0 annoncés l’an dernier seulement. Selon Google ces puces auront un refroidissement liquide, et pourront fournir des blocs de 100 PFLOPS (pétaflops), nommés TPU Pod. Des pétaflops en TensorFlow évidemment.
Peu de détails techniques
Les précédents TPU 2.0 dégageaient 45 TFLOPS par puces, 180 TFLOPS par modules de 4, et 11,5 PFLOPS par TPU Pod de 64 modules (256 puces TPU). Google annonce aujourd’hui un TPU Pod à plus de 100 PFLOPS avec les TPU 3.0, ce qui correspond à peu près à l’annonce de performances huit fois supérieure. Du coup, si ce Pod a le même nombre de 256 TPU, un seul TPU 3.0 serait capable d’offrir à lui seul 360 TFLOPS TensorFlow environ, mais Google n’apporte pas plus de détails techniques pour l’instant. Comparativement, un DGX-1 de NVIDIA apporte 1 PFLOPS de puissance TensorFlow sur huit GPU, soit environ 125 TFLOPS par GPU.
Notez que ces puces ne seront pas en vente à l’industrie, simplement disponibles via la location de ressources de calcul sur Google Cloud.
