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[導(dǎo)讀] 在今年的年度 I/O 大會(huì)上,谷歌給人留下深刻印象。它不僅推出了一系列基于 TPUv2 芯片的云計(jì)算 TPU 實(shí)例的基準(zhǔn)測(cè)試,還透露了一些有關(guān)其下一代 TPU 芯片即 TPU3.0,以及其系統(tǒng)架

在今年的年度 I/O 大會(huì)上,谷歌給人留下深刻印象。它不僅推出了一系列基于 TPUv2 芯片的云計(jì)算 TPU 實(shí)例的基準(zhǔn)測(cè)試,還透露了一些有關(guān)其下一代 TPU 芯片即 TPU3.0,以及其系統(tǒng)架構(gòu)的簡(jiǎn)單細(xì)節(jié)。TIRIAS Research 的頂尖技術(shù)專家和首席分析師 Paul Teich 近日在 nextplatform 發(fā)文,對(duì)谷歌 TPU3.0 進(jìn)行了深度揭秘。

谷歌將 TPUv2 版本升級(jí)為 TPU 3.0,但諷刺的是,據(jù)我們所知的種種細(xì)節(jié)表明,從 TPUv2 到 TPU3.0(下文稱之為 TPUv3)的跨度并沒有那么大;或許稱其為 TPUv2r5 或類似的東西會(huì)更合適。

如果你對(duì) TPUv2 還不太熟悉,可以了解一下我們?nèi)ツ晁龅年P(guān)于 TPUv2 的評(píng)測(cè)來(lái)增加這方面的知識(shí)結(jié)構(gòu)。我們使用谷歌對(duì)云 TPU(Cloud TPU)的定義,云 TPU 是一塊包含四個(gè) TPU 芯片的主板。谷歌目前的云 TPU 測(cè)試程序只允許用戶訪問單個(gè)云 TPU。除了其內(nèi)部開發(fā)人員,其他人無(wú)法以任何方式將云 TPU 聯(lián)合使用。去年我們了解到,谷歌已經(jīng)在其 TensorFlow 深度學(xué)習(xí)(DL)框架下抽取出云 TPU。除了谷歌內(nèi)部的 TensorFlow 開發(fā)團(tuán)隊(duì)和 Google Cloud 之外,沒有人可以直接訪問云 TPU 硬件,可能永遠(yuǎn)也不能。

我們還認(rèn)為,谷歌已經(jīng)資助了一項(xiàng)龐大的軟件工程和優(yōu)化工作,以實(shí)現(xiàn)其當(dāng)前測(cè)試云 TPU 的部署。這促使谷歌在 TPUv3 中盡可能多地保留 TPUv2 的系統(tǒng)接口和行為,即硬件抽象層和應(yīng)用程序編程接口(API)。關(guān)于何時(shí)提供 TPUv3 服務(wù)、將其置于云 TPU 或多機(jī)架 pod 配置中,谷歌沒有提供任何信息。它的確展示了基于 TPUv3 的云 TPU 板的照片和一些 pod 照片,并作出以下聲明:

TPUv3 芯片運(yùn)行溫度非常高,以致谷歌首次在其數(shù)據(jù)中心引入液體冷卻技術(shù)每個(gè) TPUv3 pod 的功率將是 TPUv2 pod 的八倍每個(gè) TPUv3 pod 性能將為每秒鐘運(yùn)算 100 多千萬(wàn)億次(petaflops)不過,谷歌也重申,TPUv2 pod 的時(shí)鐘頻率為 11.5 千萬(wàn)億次每秒。8 倍的改進(jìn)應(yīng)該會(huì)使 TPUv3 pod 的基本頻率達(dá)到 92.2 千萬(wàn)億次,但 100 千萬(wàn)億次的運(yùn)算意味著這幾乎是 TPUv2 的 9 倍了。谷歌的營(yíng)銷人員應(yīng)該四舍五入取整了,所以這個(gè)數(shù)字可能不太準(zhǔn)確。

POD

從 TPUv3 pod 的兩張完整照片中可以明顯看出,谷歌的下一代產(chǎn)品已經(jīng)升級(jí):

每個(gè) pod 的機(jī)架數(shù)量是原來(lái)的兩倍。每個(gè)機(jī)架的云 TPU 數(shù)量是原來(lái)的兩倍如果沒有其他變化,光這兩點(diǎn)足以使 TPUv2 pod 的性能提高 4 倍。

pod:TPUv2(上)和 TPUv3(下)

機(jī)架

TPUv3 pod 機(jī)架的間隔比 TPUv2 機(jī)架的間隔更小。但是,與 TPUv2 pod 一樣,TPUv3 pod 中仍然沒有明顯的儲(chǔ)存組件。TPUv3 的機(jī)架也更高,以適應(yīng)添加的水冷裝置。

機(jī)架:TPUv2(左)和 TPUv3(右)

谷歌將不間斷電源從 TPUv2 機(jī)架底部移到 TPUv3 機(jī)架頂部。我們假設(shè)現(xiàn)在機(jī)架底部的大體積金屬盒中包含水泵或其他水冷相關(guān)裝置。

現(xiàn)代超大規(guī)模數(shù)據(jù)中心不使用活動(dòng)地板。谷歌的機(jī)架在加水之前就很重了,所以它們被直接置于混凝土板上,水從機(jī)架頂部進(jìn)出。谷歌的數(shù)據(jù)中心有很多高架空間,如 TPUv3 pod 的照片所示。然而,懸掛重水管道和確定路徑一定是額外的操作挑戰(zhàn)。

TPUv3 的水連接(左上)、水泵(左下,猜測(cè))和機(jī)架上的數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)架構(gòu)(右)

注意地板上機(jī)架前的絞合線,就在機(jī)架底部的大金屬盒前面,可能是濕度傳感器。

架子和主板

谷歌不僅將計(jì)算機(jī)架密度提高了一倍,還將服務(wù)器主板與云 TPU 的比率從一對(duì)一降到了一對(duì)二。這將影響功耗估計(jì),因?yàn)?TPUv3 pod 的服務(wù)器和云 TPU 將從同一機(jī)架電源中獲取電力。

谷歌將當(dāng)前云 TPU beta 實(shí)例所使用的服務(wù)器主板作為計(jì)算引擎 n1-standard-2 實(shí)例計(jì)入其云平臺(tái)公共云中,該云平臺(tái)公共云具有兩個(gè)虛擬 CPU 和 7.5 GB 內(nèi)存。我們認(rèn)為這很可能是一款主流雙插槽 X86 服務(wù)器。

回想一下,TPUv2 pod 包含 256 個(gè) TPUv2 芯片和 128 個(gè)服務(wù)器處理器。TPUv3 pod 將使服務(wù)器處理器增加一倍,TPU 芯片數(shù)增加三倍。

我們認(rèn)為谷歌在其 TPUv2 pod 中過度調(diào)配了服務(wù)器。這對(duì)于新的芯片和系統(tǒng)架構(gòu)來(lái)說是可以理解的。在對(duì) pod 軟件進(jìn)行了至少一年的調(diào)整并對(duì)芯片進(jìn)行了一次小的修訂以后,把服務(wù)器的數(shù)量減少一半對(duì) pod 性能的影響可能微不足道。其中可能有諸多原因,或許是服務(wù)器沒有計(jì)算或帶寬限制,又或者谷歌可能部署了新一代具有更多核的 Intel Xeon 或 AMD Epyc 處理器。

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