Hvad er en TPU, og hvornår skal du bruge den?

Hvad er en TPU?

A TPU er en Tensorbehandlingsenhed. Det er en chip lavet af Google. Denne chip hjælper computere tænke hurtigere. TPU'er arbejder på AI opgaver. AI betyder kunstig intelligens. AI hjælper computere med at opføre sig smart som mennesker.

Google har lavet TPU'er til at køre deres store AI-værktøjer. TPU'er hjælper med opgaver som:

• At se, hvad der er på billeder
• At lave ord på andre sprog
• Find ting, du vil have, online

TPU'er er meget gode til matematik. De kan udføre mange matematiske opgaver på én gang. Det er derfor, de hjælper AI med at køre hurtigt.

Sådan fungerer TPU'er

TPU'er er lavet til at gøre ét job meget godt. Det job er Matrix-matematik. Matrix-matematik hjælper AI med at lære nye ting.

En TPU har dele, der hedder MXU'er. Disse dele gør det hårde matematiske arbejde. TPU'er har også Hurtig hukommelse. Hurtig hukommelse hjælper chippen med at hente data hurtigt.

TPU'er fungerer rigtig godt med et værktøj, der hedder TensorFlow. TensorFlow er en måde at bygge AI på. Google har også lavet TensorFlow. Når du bruger TPU'er med TensorFlow, kan din AI køre meget hurtigere.

Typer af TPU'er

Der findes et par forskellige slags TPU'er:

Edge TPU'en svarer til det, man finder i et smart kamera. De store Cloud TPU'er arbejder i Googles store computerrum.

TPU vs. GPU: Hvad er forskellen?

Du har måske hørt om GPU'er. GPU'er blev først lavet til at vise spil på skærme. Nu hjælper de også med AI.

Her er de store forskelle:

• TPU'er er lavet specielt til AI-matematik. De gør én ting meget godt.
• GPU'er kan gøre mange ting som spil, videoer og noget AI.
• TPU'er fungerer bedst med Googles værktøjer.
• GPU'er arbejde med mange værktøjer fra mange steder.

Lad os se, hvordan de er i forhold til hinanden:

TPU'er kan være 80 gange mere strømbesparende end GPU'er. Det betyder lavere omkostninger til strøm.

Hvornår skal man bruge en TPU?

Du bør bruge en TPU hvornår:

1. Du har en stort AI-job med masser af data
2. Du bruger TensorFlow eller PyTorch til at bygge din AI
3. Du har brug for hurtige svar fra din AI
4. Du vil gerne Spar penge på store AI-jobs
5. Din AI laver den samme slags matematik igen og igen

Googles produkter som Gmail, Fotos og Translate bruger alle TPU'er. De skal kunne give hurtige svar til millioner af mennesker.

Hvornår skal man IKKE bruge en TPU?

Brug ikke en TPU hvornår:

1. Du har en lille AI-job med få data
2. Du bruger ikke TensorFlow
3. Du er nødt til at gøre mange anderledes former for computerarbejde
4. Du vil køre AI på din egen computer, ikke i skyen

Til små opgaver, eller når du lige er ved at lære AI, kan det være en god idé at bruge en almindelig computer eller en GPU i stedet.

Reelle anvendelser af TPU'er

Lad os se, hvordan TPU'er hjælper i den virkelige verden:

Google-produkter

• Gmail: TPU'er hjælper med at finde dårlige e-mails (spam)
• Google Fotos: TPU'er hjælper med at finde mennesker og ting i dine billeder
• Google Oversæt: TPU'er hjælper med at ændre ord til andre sprog meget hurtigt

Store virksomheder

• Virksomheder bruger TPU'er til at fortælle dig, hvad du måske vil købe
• De bruger TPU'er til at vide, hvilke videoer du måske gerne vil se
• De bruger TPU'er til at finde fejl i computerkode

Små enheder

• Kameraer bruger små TPU'er til at vide, hvad de ser
• Smarte højttalere bruger TPU'er til at høre, hvad du siger
• Sundhedsenheder bruger TPU'er til at tjekke, hvordan du har det

En TPU kan gøre 65.000+ matematik-jobs hvert sekund. Det er meget mere end andre chips. Til store AI-opgaver kan TPU'er spare en masse tid og penge.

Sådan kommer du i gang med at bruge TPU'er

Vil du prøve TPU'er? Se her, hvordan du kommer i gang:

1. Lav en AI med TensorFlow eller PyTorch
2. Prøv det gratis på Google Colab (et gratis værktøj)
3. Flyt til Google Cloud hvis din AI fungerer godt
4. Få din AI til at fungere bedre til TPU'er

Du behøver ikke at købe en TPU. Du kan leje tid på TPU'er i skyen. Til små tests kan du endda bruge TPU'er gratis med Google Colab.

TPU'er og CNC-fræsning

TPU'er kan hjælpe med at gøre CNC-fræsning smartere. CNC-fræsning bruger computere til at skære metal og andre ting i former.

Det kan AI med TPU'er:

• Find den bedste måde at skære dele på
• Opdag problemer, før de opstår
• Gør udskæringer mere præcise

Dette gør 5-akset bearbejdning hurtigere og bedre. TPU'en hjælper maskinen med at "se", hvad den gør, og træffe smarte valg.

Hvordan TPU'er hjælper med CNC-fræsning af prototyper

Når du laver nye dele med CNC-fræsning af prototypekan TPU'er:

1. Lær af tidligere jobs for at gøre nye bedre
2. Se, om et design vil fungere, før du skærer i metal
3. Løs små problemer i designet
4. Gør hvert snit perfekt første gang

Det sparer tid og penge, når der skal laves nye dele.

Fremtiden for TPU'er

TPU'er bliver hele tiden bedre. Den nye Jerntræ TPU kommer i 2025. Det bliver endnu hurtigere for AI.

Det vil fremtidige TPU'er:

• Brug mindre strøm
• Koster mindre at køre
• Arbejd med flere former for AI
• Hjælp med nye AI-jobs, vi ikke har tænkt på endnu

Efterhånden som AI bliver større, bliver TPU'er mere og mere vigtige. De vil hjælpe med at køre AI, der virker mere som den måde, mennesker tænker på.

Skal du bruge en TPU?

Lad os hjælpe dig med at beslutte, om du skal bruge en TPU:

JA til TPU'er, hvis:

• Du bygger stor AI med TensorFlow
• Du har brug for meget hurtige svar
• Du har masser af data
• Du vil spare penge på store AI-opgaver
• Du bruger Google Cloud

NEJ til TPU'er, hvis:

• Du er bare ved at lære AI
• Du har små AI-jobs
• Du skal udføre mange forskellige computeropgaver
• Du bruger ikke TensorFlow
• Du vil køre alt på din egen computer

Vigtige fakta at huske

Her er de vigtigste ting at vide om TPU'er:

1. TPU'er er AI-chips lavet af Google
2. Det gør de Matrix-matematik meget hurtigt
3. De fungerer bedst med TensorFlow
4. De kan være 80 gange mere strømbesparende end GPU'er
5. Du kan bruge dem på Google Cloud
6. De hjælper store AI-jobs med at køre meget hurtigere
7. En TPU kan gøre 65.000+ matematiske opgaver hvert sekund
8. De koster mindre pr. stor matematisk opgave ($0.12 vs $0.32)
9. De hjælper Google med at køre Gmail, Fotos, Oversæt og Søg

TPU'er er en stor del af grunden til, at AI er blevet så meget bedre i de sidste par år.

Sidste ord

TPU'er er særlige chips, der får AI til at gå hurtigt. De hjælper med store matematiske opgaver, som AI skal udføre.

Hvis du bruger TensorFlow og har brug for hurtig AI, er TPU'er et godt valg. De koster mindre til store opgaver og bruger også mindre strøm.