Was ist ein TPU und wann sollten Sie es verwenden?

Was ist ein TPU?

A TPU ist eine Tensor Processing Unit. Es ist eine Chip hergestellt von Google. Dieser Chip hilft Computern denken schneller. TPUs arbeiten an AI Aufgaben. AI bedeutet Künstliche Intelligenz. KI hilft Computern, sich intelligent wie Menschen zu verhalten.

Google hat TPUs entwickelt, um seine großen KI-Tools auszuführen. TPUs helfen bei Aufgaben wie:

• Sehen, was im Bild ist
• Wörter in anderen Sprachen bilden
• Online nach Dingen suchen, die Sie suchen

TPUs sind sehr gut bei Mathe. Sie können viele Rechenaufgaben auf einmal erledigen. Deshalb helfen sie der KI, schnell zu laufen.

Wie TPUs funktionieren

TPUs sind dafür gemacht, eine Aufgabe sehr gut zu erfüllen. Diese Aufgabe ist Matrix-Mathematik. Matrixmathematik hilft der KI, neue Dinge zu lernen.

Ein TPU hat Teile, die MXUs. Diese Teile erledigen die schwierige mathematische Arbeit. TPUs haben auch schneller Speicher. Der schnelle Speicher hilft dem Chip, Daten schnell abzurufen.

TPUs funktionieren sehr gut mit einem Werkzeug namens TensorFlow. TensorFlow ist ein Weg, KI zu entwickeln. Google hat auch TensorFlow entwickelt. Wenn Sie TPUs mit TensorFlow verwenden, kann Ihre KI viel schneller laufen.

Arten von TPUs

Es gibt einige Arten von TPUs:

Die Edge TPU entspricht dem, was man in einer intelligenten Kamera finden kann. Die großen Cloud-TPUs arbeiten in den großen Computerräumen von Google.

TPU vs. GPU: Was ist der Unterschied?

Sie haben vielleicht schon gehört von GPUs. GPUs wurden zunächst entwickelt, um Spiele auf Bildschirmen darzustellen. Jetzt helfen sie auch bei der KI.

Hier sind die großen Unterschiede:

• TPUs sind nur für KI-Mathematik gemacht. Sie machen eine Sache sehr gut.
• GPUs kann viele Dinge tun, wie Spiele, Videos und einige KI.
• TPUs funktionieren am besten mit den Tools von Google.
• GPUs mit vielen Werkzeugen aus vielen Orten arbeiten.

Schauen wir mal, wie sie im Vergleich aussehen:

TPUs können sein 80 Mal stromsparender als GPUs. Das bedeutet weniger Kosten für Strom.

Wann wird ein TPU verwendet?

Sie sollten eine TPU wenn:

1. Sie haben eine großer AI-Auftrag mit einer Vielzahl von Daten
2. Sie verwenden TensorFlow oder PyTorch zur Erstellung Ihrer KI
3. Sie benötigen schnelle Antworten von Ihrer KI
4. Sie wollen Geld sparen über große KI-Aufträge
5. Ihre KI führt immer wieder dieselben Berechnungen durch

Googles Produkte wie Gmail, Fotos und Translate verwenden alle TPUs. Sie müssen schnelle Antworten für Millionen von Menschen liefern.

Wann man kein TPU verwenden sollte

Verwenden Sie keine TPU wenn:

1. Sie haben eine kleiner AI-Auftrag mit wenig Daten
2. Sie verwenden kein TensorFlow
3. Sie müssen vieles tun verschiedene Arten von Computerarbeit
4. Sie möchten KI auf Ihrem eigenen Computer ausführen, nicht in der Cloud

Für kleinere Aufgaben oder wenn Sie gerade erst KI erlernen, sollten Sie stattdessen einen normalen Computer oder einen Grafikprozessor verwenden.

Echte Anwendungen von TPUs

Schauen wir uns an, wie TPUs in der realen Welt helfen:

Google-Produkte

• Google Mail: TPUs helfen, schlechte E-Mails (Spam) zu finden
• Google Fotos: TPUs helfen, Menschen und Dinge in Ihren Bildern zu finden
• Google Übersetzen: TPUs helfen, Wörter sehr schnell in andere Sprachen zu übertragen

Große Unternehmen

• Unternehmen nutzen TPUs, um Ihnen mitzuteilen, was Sie vielleicht kaufen möchten
• Sie verwenden TPUs, um zu wissen, welche Videos Sie sich ansehen möchten
• Sie verwenden TPUs, um Fehler im Computercode zu finden

Kleine Geräte

• Kameras nutzen winzige TPUs, um zu wissen, was sie sehen
• Intelligente Lautsprecher nutzen TPUs, um zu hören, was Sie sagen
• Gesundheitsgeräte nutzen TPUs, um zu prüfen, wie es Ihnen geht

Eine TPU kann Folgendes leisten 65.000+ Stellen im Bereich Mathematik pro Sekunde. Das ist viel mehr als bei anderen Chips. Bei großen KI-Aufgaben können TPUs eine Menge Zeit und Geld sparen.

Wie man mit der Verwendung von TPUs beginnt

Möchten Sie TPUs ausprobieren? Hier erfahren Sie, wie Sie anfangen:

1. Eine KI erstellen mit TensorFlow oder PyTorch
2. Kostenlos ausprobieren auf Google Colab (ein kostenloses Tool)
3. Umzug in die Google Cloud wenn Ihre KI gut funktioniert
4. Lassen Sie Ihre KI besser arbeiten für TPUs

Sie brauchen keine TPU zu kaufen. Sie können Zeit auf TPUs in der Cloud mieten. Für kleine Tests können Sie TPUs mit Google Colab sogar kostenlos nutzen.

TPUs und CNC-Fräsen

TPUs können dazu beitragen, dass CNC-Fräsen schlauer. Beim CNC-Fräsen werden Computer eingesetzt, um Metall und andere Dinge in Formen zu schneiden.

KI mit TPUs kann:

• Finden Sie die beste Methode zum Schneiden von Teilen
• Probleme erkennen, bevor sie entstehen
• Schnitte genauer machen

Dies macht 5-Achsen-Bearbeitung schneller und besser. Die TPU hilft der Maschine zu "sehen", was sie tut, und intelligente Entscheidungen zu treffen.

Wie TPUs helfen bei Prototyp CNC-Fräsen

Bei der Herstellung neuer Teile mit Prototyp CNC-Fräsenkönnen TPUs:

1. Aus vergangenen Jobs lernen, um neue Jobs besser zu machen
2. Vor dem Schneiden von Metall prüfen, ob ein Entwurf funktioniert
3. Behebung kleiner Probleme im Design
4. Machen Sie jeden Schnitt gleich beim ersten Mal perfekt

Das spart Zeit und Geld bei der Herstellung neuer Teile.

Die Zukunft der TPUs

TPUs werden immer besser. Die neue Eisenholz TPU kommt im Jahr 2025. Bei der KI wird es noch schneller gehen.

Zukünftige TPUs werden:

• Weniger Strom verbrauchen
• Weniger Kosten für den Betrieb
• Arbeit mit mehr Arten von AI
• Hilfe bei neuen KI-Jobs, an die wir noch nicht gedacht haben

Je größer die KI wird, desto wichtiger werden TPUs. Sie werden dabei helfen, KI so zu betreiben, dass sie der menschlichen Denkweise ähnlicher wird.

Sollten Sie ein TPU verwenden?

Wir helfen Ihnen bei der Entscheidung, ob Sie ein TPU verwenden sollten:

YES zu TPUs, wenn:

• Sie bauen große KI mit TensorFlow
• Sie brauchen sehr schnelle Antworten
• Sie haben eine Vielzahl von Daten
• Sie wollen bei großen AI-Aufträgen Geld sparen
• Sie verwenden Google Cloud

NO zu TPUs, wenn:

• Sie lernen gerade KI
• Sie haben kleine AI-Aufträge
• Sie müssen viele verschiedene Computeraufgaben erledigen
• Sie verwenden kein TensorFlow
• Sie möchten alles auf Ihrem eigenen Computer ausführen

Wichtige Fakten zur Erinnerung

Hier sind die wichtigsten Informationen über TPUs:

1. TPUs sind AI-Chips hergestellt von Google
2. Sie tun Matrix-Mathematik sehr schnell
3. Sie funktionieren am besten mit TensorFlow
4. Sie können sein 80x stromsparender als GPUs
5. Sie können sie verwenden für Google Wolke
6. Sie helfen, große KI-Aufträge auszuführen wesentlich schneller
7. Eine TPU kann Folgendes leisten 65.000+ Mathearbeiten pro Sekunde
8. Sie kosten weniger pro großer Mathearbeit ($0.12 gegenüber $0.32)
9. Sie helfen Google beim Betrieb von Google Mail, Fotos, Translate und der Suche.

TPUs haben einen großen Anteil daran, dass die KI in den letzten Jahren so viel besser geworden ist.

Letzte Worte

TPUs sind spezielle Chips, die KI schnell machen. Sie helfen bei großen mathematischen Aufgaben, die KI erledigen muss.

Wenn Sie TensorFlow verwenden und schnelle KI benötigen, sind TPUs eine gute Wahl. Sie kosten weniger für große Aufgaben und verbrauchen auch weniger Strom.