TPU kontra GPU: Który akcelerator lepszy do szkolenia dużych modeli transformatorowych?

W dziedzinie sztucznej inteligencji, efektywne trenowanie dużych modeli transformatorowych stało się priorytetem obecnych prac rozwojowych. Zarówno układy TPU (Tensor Processing Units) od Google, jak karty GPU (Graphics Processing Units) od NVIDII odgrywają tu kluczową rolę, choć różnią się architekturą, wydajnością i kompatybilnością. Które z nich wybrać?

Architektura i podstawy sprzętowe

Układy TPU to wyspecjalizowane układy ASIC (Application-Specific Integrated Circuits) zaprojektowane przez Google z myślą o operacjach macierzowych, niezbędnych w dużych sieciach neuronowych. Ich architektura koncentruje się na przetwarzaniu wektorowym i jednostkach mnożenia macierzy. Ta optymalizacja przekłada się na wysoką przepustowość w warstwach transformatorów i głęboką integrację z TensorFlow i JAX.

Z kolei karty GPU, zdominowane przez układy NVIDIA CUDA, wykorzystują tysiące ogólnego przeznaczenia rdzeni równoległych, a także wyspecjalizowane jednostki tensorowe, pamięć o dużej przepustowości i systemy zarządzania pamięcią. Pierwotnie karty graficzne, teraz oferują zoptymalizowane wsparcie dla zadań uczenia maszynowego na dużą skalę i różnorodnych architektur modeli.

Wydajność w treningu modeli Transformer

TPU, szczególnie w wersjach v4 i v5p, przewyższają GPU w przetwarzaniu wsadowym i modelach zgodnych z ich architekturą, takich jak PaLM i Gemini. W testach, TPU v4/v5p okazały się do 2,8 razy szybsze niż niektóre wcześniejsze wersje TPU i konkurencyjne w stosunku do GPU A100.

Z drugiej strony, GPU zapewniają wysoką wydajność w różnorodnych modelach, szczególnie tych używających dynamicznych kształtów, niestandardowych warstw lub frameworków innych niż TensorFlow. GPU błyszczą w mniejszych partiach danych, niekonwencjonalnych topologiach modeli i scenariuszach wymagających elastycznego debugowania lub niestandardowych operacji.

Ecosystem oprogramowania i wsparcie Frameworków

TPU są ściśle powiązane z ekosystemem AI Google, obsługując głównie TensorFlow i JAX. Wsparcie dla PyTorch jest dostępne, ale mniej stabilne i rzadziej używane w środowiskach produkcyjnych.

Karty GPU obsługują niemal wszystkie frameworki AI – PyTorch, TensorFlow, JAX i MXNet – dzięki narzędziom takim jak CUDA, cuDNN i ROCm.

Skalowalność i opcje wdrażania

TPU oferują płynną skalowalność w chmurze Google Cloud, umożliwiając trenowanie ultradużych modeli na infrastrukturze pod-scale z tysiącami połączonych układów, co zapewnia maksymalną przepustowość i minimalne opóźnienia. Z kolei karty GPU zapewniają szeroką elastyczność wdrażania w chmurze, lokalnie i na urządzeniach brzegowych, z obsługą kontenerów ML, orkiestracji i rozproszonych frameworków treningowych, takich jak DeepSpeed i Megatron-LM.

Efektywność energetyczna i koszt

TPU zostały zaprojektowane z myślą o wysokiej efektywności w centrach danych, często zapewniając lepszą wydajność na wat i niższe koszty całkowite projektu w kompatybilnych środowiskach. GPU doganiają pod względem efektywności w nowszych generacjach, ale często wiążą się z wyższym zużyciem energii i kosztami w przypadku ultradużych produkcji w porównaniu ze zoptymalizowanymi układami TPU.

Zastosowania i ograniczenia

TPU sprawdzają się w trenowaniu bardzo dużych LLM (Gemini, PaLM) w ekosystemie Google Cloud przy użyciu TensorFlow. Mają trudności z modelami wymagającymi dynamicznych kształtów, niestandardowych operacji lub zaawansowanego debugowania.

GPU są preferowane do eksperymentów, prototypowania, trenowania i dostrajania z PyTorch lub obsługą wielu frameworków oraz wdrożeń wymagających opcji lokalnych lub zróżnicowanych opcji chmurowych. Większość komercyjnych i open-source LLM (GPT-4, LLaMA, Claude) działa na zaawansowanych kartach NVIDIA GPU.

Podsumowanie i przyszłość

Wybór między TPU a GPU zależy od konkretnych potrzeb projektu. TPU to optymalny wybór dla zadań realizowanych w ekosystemie Google Cloud, gdzie kluczowa jest maksymalna przepustowość i efektywność w trenowaniu modeli Transformer. Z kolei GPU oferują większą uniwersalność. Modele takie jak Google TPU v5p oraz NVIDIA Blackwell B200 i H200 stanowią standard w roku 2025, oferując wysoką wydajność, skalowalność i efektywność kosztową.