Qu'est-ce qu'un TPU et quand l'utiliser ?

Qu'est-ce qu'une TPU ?

A TPU est un Unité de traitement des tenseurs. Il s'agit d'un puce fabriquée par Google. Cette puce aide les ordinateurs à penser plus rapide. Les TPU travaillent sur AI tâches. L'IA signifie intelligence artificielle. L'IA permet aux ordinateurs d'agir intelligemment comme des personnes.

Google a créé des TPU pour faire fonctionner ses grands outils d'intelligence artificielle. Les TPU permettent d'effectuer des tâches telles que :

• Voir ce qu'il y a dans les images
• Créer des mots dans d'autres langues
• Trouver ce que vous voulez en ligne

Les TPU sont très performantes pour mathématiques. Ils peuvent effectuer de nombreux travaux mathématiques en même temps. C'est pourquoi ils permettent à l'IA de fonctionner rapidement.

Fonctionnement des TPU

Les TPU sont conçues pour effectuer une seule et unique tâche. Cette tâche est mathématiques matricielles. Les mathématiques matricielles aident l'IA à apprendre de nouvelles choses.

Une TPU comporte des parties appelées MXUs. Ces pièces effectuent le travail mathématique difficile. Les TPU ont également mémoire rapide. La mémoire rapide permet à la puce d'obtenir des données rapidement.

Les TPU fonctionnent très bien avec un outil appelé TensorFlow. TensorFlow est un moyen de construire l'IA. Google a également créé TensorFlow. Lorsque vous utilisez des TPU avec TensorFlow, votre IA peut fonctionner beaucoup plus rapidement.

Types de TPU

Il existe plusieurs types de TPU :

La TPU Edge est semblable à celle que l'on trouve dans un appareil photo intelligent. Les TPU Cloud travaillent dans les grandes salles informatiques de Google.

TPU vs GPU : Quelle est la différence ?

Vous avez peut-être entendu parler de GPU. Les GPU ont d'abord été conçus pour afficher des jeux sur des écrans. Aujourd'hui, ils contribuent également à l'intelligence artificielle.

Voici les grandes différences:

• TPU sont conçus pour les mathématiques de l'IA. Ils font très bien une chose.
• GPU peut faire beaucoup de choses comme des jeux, des vidéos et de l'intelligence artificielle.
• TPU fonctionnent mieux avec les outils de Google.
• GPU travailler avec de nombreux outils provenant de différents endroits.

Voyons ce qu'il en est :

Les TPU peuvent être 80 fois plus économes en énergie que les GPU. Le coût de l'énergie est donc moins élevé.

Quand utiliser un TPU

Vous devez utiliser un TPU quand :

1. Vous avez un grand travail sur l'IA avec de nombreuses données
2. Vous utilisez TensorFlow ou PyTorch pour construire votre IA
3. Vous avez besoin réponses rapides de votre IA
4. Vous voulez économiser de l'argent sur les grands emplois dans le domaine de l'IA
5. Votre IA fait toujours le même genre de calculs

Les produits de Google tels que Gmail, Photos et Translate utilisent tous des TPU. Ils doivent fournir des réponses rapides à des millions de personnes.

Quand ne pas utiliser un TPU

Ne pas utiliser de TPU quand :

1. Vous avez un petit travail sur l'IA avec peu de données
2. Vous n'utilisez pas TensorFlow
3. Vous devez faire plusieurs différents les types de travaux informatiques
4. Vous voulez faire fonctionner l'IA sur votre propre ordinateur, pas dans l'informatique dématérialisée

Pour les petits travaux ou pour l'apprentissage de l'IA, il est préférable d'utiliser un ordinateur normal ou un GPU.

Utilisations réelles des TPU

Voyons comment les TPU peuvent aider dans le monde réel :

Produits Google

• Gmail: Les TPU aident à repérer les mauvais courriels (spam)
• Google Photos: Les TPU permettent de retrouver des personnes et des objets dans vos photos
• Google Translate: Les TPU permettent de convertir très rapidement des mots en d'autres langues

Grandes entreprises

• Les entreprises utilisent les TPU pour vous indiquer ce que vous pourriez vouloir acheter
• Ils utilisent les TPU pour savoir quelles vidéos vous aimeriez regarder.
• Ils utilisent les TPU pour trouver des bogues dans le code informatique.

Petits appareils

• Les caméras utilisent de minuscules TPU pour savoir ce qu'elles voient
• Les haut-parleurs intelligents utilisent des TPU pour entendre ce que vous dites
• Les appareils de santé utilisent les TPU pour vérifier votre état de santé

Une TPU peut faire 65 000+ emplois en mathématiques par seconde. C'est beaucoup plus que les autres puces. Pour les gros travaux d'IA, les TPU peuvent faire gagner beaucoup de temps et d'argent.

Comment commencer à utiliser les TPU

Vous voulez essayer les TPU ? Voici comment commencer :

1. Créer une IA avec TensorFlow ou PyTorch
2. Essayez-le gratuitement sur Google Colab (outil gratuit)
3. Passer à Google Cloud si votre IA fonctionne bien
4. Améliorez le fonctionnement de votre IA pour les TPU

Il n'est pas nécessaire d'acheter une TPU. Vous pouvez louer du temps sur des TPU dans le nuage. Pour de petits tests, vous pouvez même utiliser les TPU gratuitement avec Google Colab.

TPU et Fraisage CNC

Les TPU peuvent contribuer à rendre Fraisage CNC plus intelligent. Le fraisage CNC utilise des ordinateurs pour découper le métal et d'autres objets en formes.

L'IA avec les TPU peut :

• Trouver la meilleure façon de couper les pièces
• Repérer les problèmes avant qu'ils ne surviennent
• Rendre les coupes plus précises

Ce qui fait que Usinage 5 axes plus vite et mieux. Le TPU aide la machine à "voir" ce qu'elle fait et à faire des choix intelligents.

Comment les TPU aident à Fraisage CNC de prototypes

Lors de la fabrication de nouvelles pièces avec Fraisage CNC de prototypesles TPU peuvent le faire :

1. Tirer les leçons des emplois précédents pour améliorer les nouveaux
2. Vérifier si un projet est réalisable avant de découper le métal
3. Corriger les petits problèmes de conception
4. Une coupe parfaite du premier coup

Cela permet d'économiser du temps et de l'argent lors de la fabrication de nouvelles pièces.

L'avenir des TPU

Les TPU ne cessent de s'améliorer. Les nouvelles Bois de fer TPU est prévue pour 2025. Ce sera encore plus rapide pour l'IA.

Les futures TPU le feront :

• Utiliser moins d'énergie
• Coût d'exploitation moins élevé
• Travailler avec davantage de types d'IA
• Aidez-nous à trouver de nouveaux emplois dans le domaine de l'IA auxquels nous n'avons pas encore pensé

Au fur et à mesure que l'IA se développe, les TPU deviennent de plus en plus importantes. Elles aideront à faire fonctionner une IA qui ressemble davantage à la façon dont les gens pensent.

Faut-il utiliser un TPU ?

Nous allons vous aider à décider si vous devez utiliser un TPU :

OUI aux TPU si :

• Vous construisez de l'IA de grande envergure avec TensorFlow
• Vous avez besoin de réponses très rapides
• Vous disposez de nombreuses données
• Vous voulez économiser de l'argent sur les gros travaux d'IA
• Vous utilisez Google Cloud

NON aux TPU si :

• Vous apprenez l'IA
• Vous avez de petits emplois dans le domaine de l'IA
• Vous devez effectuer de nombreux travaux informatiques différents
• Vous n'utilisez pas TensorFlow
• Vous voulez tout faire fonctionner sur votre propre ordinateur

Faits essentiels à retenir

Voici ce qu'il faut savoir sur les TPU :

1. Les TPU sont Puces d'IA réalisé par Google
2. Ils le font mathématiques matricielles très rapide
3. Ils fonctionnent mieux avec TensorFlow
4. Ils peuvent être 80x plus d'économie d'énergie que les GPU
5. Vous pouvez les utiliser sur Google Cloud
6. Ils aident les grands projets d'IA à fonctionner beaucoup plus rapide
7. Une TPU peut faire Plus de 65 000 emplois en mathématiques chaque seconde
8. Ils coûtent moins cher par gros travail mathématique ($0.12 vs $0.32)
9. Ils aident Google à gérer Gmail, Photos, Translate et Search.

Les TPU expliquent en grande partie pourquoi l'IA s'est tellement améliorée ces dernières années.

Dernières paroles

Les TPU sont des puces spéciales qui permettent à l'IA d'aller plus vite. Elles aident l'IA à effectuer les gros travaux mathématiques dont elle a besoin.

Si vous utilisez TensorFlow et avez besoin d'une IA rapide, les TPU sont un bon choix. Elles coûtent moins cher pour les gros travaux et consomment également moins d'énergie.