¿Qué es un TPU y cuándo debe utilizarse?

¿Qué es un TPU?

A TPU es un Unidad de procesamiento tensorial. Es un chip fabricado por Google. Este chip ayuda a los ordenadores piense en más rápido. Las TPU funcionan en AI tareas. IA significa Inteligencia Artificial. La IA ayuda a los ordenadores a actuar de forma inteligente como las personas.

Google creó TPUs para ejecutar sus grandes herramientas de IA. TPUs ayudar con trabajos como:

• Ver lo que hay en las imágenes
• Crear palabras en otras lenguas
• Encontrar lo que desea en Internet

Los TPU son muy buenos en matemáticas. Pueden hacer muchos trabajos matemáticos a la vez. Por eso ayudan a la IA a correr rápido.

Cómo funcionan los TPU

Los TPU están hechos para hacer un trabajo muy bien. Ese trabajo es matemáticas matriciales. Las matemáticas matriciales ayudan a la IA a aprender cosas nuevas.

Un TPU tiene partes denominadas MXUs. Estas piezas hacen el trabajo matemático duro. Las TPU también tienen memoria rápida. La memoria rápida ayuda al chip a obtener datos con rapidez.

Los TPU funcionan muy bien con una herramienta llamada TensorFlow. TensorFlow es una forma de construir IA. Google también creó TensorFlow. Cuando usas TPUs con TensorFlow, tu IA puede funcionar mucho más rápido.

Tipos de TPU

Existen varios tipos de TPU:

La TPU Edge es como la que se puede encontrar en una cámara inteligente. Las grandes TPU Cloud funcionan en las grandes salas de ordenadores de Google.

TPU frente a GPU: ¿Cuál es la diferencia?

Es posible que haya oído hablar de GPUs. Las GPU se crearon para mostrar juegos en las pantallas. Ahora también ayudan con la IA.

Estos son los grandes diferencias:

• TPUs están hechos sólo para matemáticas de IA. Hacen una cosa muy bien.
• GPUs puede hacer muchas cosas, como juegos, vídeos y algo de inteligencia artificial.
• TPUs funcionan mejor con las herramientas de Google.
• GPUs trabajar con muchas herramientas de muchos lugares.

Veamos cómo se comparan:

Los TPU pueden ser 80 veces más ahorro de energía que las GPU. Esto se traduce en un menor coste energético.

Cuándo utilizar un TPU

Debe utilizar un TPU cuando:

1. Usted tiene un gran trabajo de IA con muchos datos
2. Utiliza TensorFlow o PyTorch para construir su IA
3. Necesitas respuestas rápidas de su IA
4. Usted quiere ahorrar dinero sobre grandes trabajos de IA
5. Tu IA hace el mismo tipo de cálculos una y otra vez

Productos de Google como Gmail, Fotos y Translate utilizan TPUs. Necesitan dar respuestas rápidas a millones de personas.

Cuándo NO utilizar un TPU

No utilice un TPU cuando:

1. Usted tiene un pequeño trabajo de IA con pocos datos
2. No utiliza TensorFlow
3. Tienes que hacer muchas diferente tipos de trabajo informático
4. Quieres ejecutar la IA en tu propio ordenador, no en la nube

Para trabajos pequeños o cuando sólo estás aprendiendo IA, puede que quieras utilizar un ordenador normal o una GPU en su lugar.

Usos reales de los TPU

Veamos cómo ayudan las TPU en el mundo real:

Productos Google

• Gmail: Las TPU ayudan a encontrar correos electrónicos no deseados (spam)
• Google Fotos: Los TPU ayudan a encontrar personas y cosas en tus fotos
• Google Translate: Las TPU ayudan a cambiar palabras a otros idiomas muy rápido

Grandes empresas

• Las empresas utilizan las TPU para decirte lo que te conviene comprar
• Utilizan TPUs para saber qué vídeos te gustaría ver
• Utilizan las TPU para encontrar fallos en el código informático

Pequeños dispositivos

• Las cámaras utilizan diminutos TPU para saber lo que ven
• Los altavoces inteligentes utilizan TPU para oír lo que dices
• Los dispositivos de salud utilizan TPUs para comprobar cómo estás

Un TPU puede hacer Más de 65.000 empleos en matemáticas cada segundo. Eso es mucho más que otros chips. Para los grandes trabajos de IA, las TPU pueden ahorrar mucho tiempo y dinero.

Cómo empezar a utilizar TPU

¿Quieres probar los TPU? Aquí tienes cómo empezar:

1. Crear una IA con TensorFlow o PyTorch
2. Pruébelo gratis en Google Colab (herramienta gratuita)
3. Trasladarse a Google Cloud si tu IA funciona bien
4. Haz que tu IA funcione mejor para TPU

No necesitas comprar una TPU. Puedes alquilar tiempo en TPUs en la nube. Para pruebas pequeñas, puedes incluso utilizar TPUs de forma gratuita con Google Colab.

TPU y Fresado CNC

Los TPU pueden ayudar a Fresado CNC más inteligente. El fresado CNC utiliza ordenadores para cortar metal y otros objetos y darles forma.

La IA con TPU puede:

• Encontrar la mejor manera de cortar las piezas
• Detecte los problemas antes de que se produzcan
• Hacer cortes más exactos

Esto hace que Mecanizado en 5 ejes más rápido y mejor. La TPU ayuda a la máquina a "ver" lo que hace y a tomar decisiones inteligentes.

Cómo ayudan los TPU Fresado CNC de prototipos

Al fabricar piezas nuevas con fresado CNC de prototiposLos TPU pueden:

1. Aprender de los trabajos anteriores para mejorar los nuevos
2. Ver si un diseño funcionará antes de cortar el metal
3. Solucionar pequeños problemas en el diseño
4. Haga que cada corte sea perfecto a la primera

Esto ahorra tiempo y dinero a la hora de fabricar piezas nuevas.

El futuro de las TPU

Los TPU siguen mejorando. Los nuevos TPU Ironwood llegará en 2025. Será aún más rápido para la IA.

Las futuras TPU lo harán:

• Consumir menos energía
• Menos costes de explotación
• Trabajar con más tipos de IA
• Ayuda con nuevos trabajos de IA en los que aún no hemos pensado

A medida que la IA crezca, las TPU serán cada vez más importantes. Ayudarán a que la IA se parezca más a lo que piensan las personas.

¿Debería utilizar un TPU?

Vamos a ayudarle a decidir si debe utilizar un TPU:

SÍ a las TPU si:

• Construye una gran IA con TensorFlow
• Necesita respuestas muy rápidas
• Tienes muchos datos
• Quiere ahorrar dinero en grandes trabajos de IA
• Utiliza Google Cloud

NO a las TPU si:

• Sólo estás aprendiendo IA
• Tienes pequeños trabajos de IA
• Tienes que hacer muchas tareas informáticas diferentes
• Usted no utiliza TensorFlow
• Quieres ejecutar todo en tu propio ordenador

Datos clave

Estas son las grandes cosas que hay que saber sobre los TPU:

1. Los TPU son Chips de IA realizado por Google
2. Lo hacen matemáticas matriciales muy rápido
3. Funcionan mejor con TensorFlow
4. Pueden ser 80 veces más ahorro de energía que las GPU
5. Puede utilizarlos en Nube de Google
6. Ayudan a ejecutar grandes trabajos de IA mucho más rápido
7. Un TPU puede hacer Más de 65.000 trabajos matemáticos por segundo
8. Cuestan menos por gran trabajo matemático ($0.12 frente a $0.32)
9. Ayudan a Google a gestionar Gmail, Fotos, Traducir y Buscar.

Las TPU son una de las principales razones por las que la IA ha mejorado tanto en los últimos años.

Palabras finales

Las TPU son chips especiales que aceleran la IA. Ayudan con los grandes trabajos matemáticos que la IA necesita hacer.

Si utilizas TensorFlow y necesitas una IA rápida, las TPU son una buena opción. Cuestan menos para trabajos grandes y también consumen menos energía.