Google ने AI वर्कलोड के लिए क्लाउड TPU वर्चुअल मशीन की घोषणा की

Google ने AI वर्कलोड के लिए क्लाउड TPU वर्चुअल मशीन की घोषणा की

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Google क्लाउड ने आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस वर्कलोड के लिए TPU वर्चुअल मशीन (VMs) की सामान्य उपलब्धता की घोषणा की है।

सामान्य उपलब्धता रिलीज में एक नया टीपीयू एम्बेडिंग एपीआई शामिल है, जो Google क्लाउड का दावा है कि बड़े पैमाने पर, एमएल-आधारित रैंकिंग और अनुशंसा कार्यभार में तेजी ला सकता है

Google क्लाउड ने कहा कि क्लाउड टीपीयू के साथ त्वरण को एम्बेड करने से व्यवसायों को रैंकिंग और अनुशंसा उपयोग-मामलों से जुड़ी कम लागत में मदद मिल सकती है जो आमतौर पर गहरे तंत्रिका नेटवर्क-आधारित एल्गोरिदम पर निर्भर होते हैं जिन्हें चलाना महंगा हो सकता है।

Google क्लाउड ने एक में कहा, “वे बड़ी मात्रा में डेटा का उपयोग करते हैं और पारंपरिक एमएल बुनियादी ढांचे के साथ प्रशिक्षित और तैनात करना मुश्किल और महंगा हो सकता है।” ब्लॉग पोस्ट.

“क्लाउड टीपीयू के साथ एम्बेडिंग त्वरण इस समस्या को कम लागत पर हल कर सकता है। एम्बेडिंग एपीआई बड़ी मात्रा में डेटा को कुशलतापूर्वक संभाल सकती है, जैसे कि टेबल को एम्बेड करना, एक पॉड में सैकड़ों क्लाउड टीपीयू चिप्स में स्वचालित रूप से शार्डिंग करके, सभी एक दूसरे से जुड़े हुए हैं। कस्टम-निर्मित इंटरकनेक्ट।”

साथ ही, टीपीयू वीएम को तीन प्रमुख ढांचे – टेंसरफ्लो, पायटॉर्च और जेएक्स का समर्थन करने के लिए डिज़ाइन किया गया है – जो संबंधित ढांचे के साथ सेटअप में आसानी के लिए तीन वातावरणों के माध्यम से पेश किए जाते हैं।

Google क्लाउड ने कहा कि टीपीयू वीएम इनपुट डेटा पाइपलाइनों को सीधे टीपीयू होस्ट पर निष्पादित करने में सक्षम बनाता है। इस क्षमता के माध्यम से, उपयोगकर्ता अपने स्वयं के ग्राहक ऑप्स बना सकते हैं, जैसे कि TensorFlow Text ताकि वे अब TensorFlow रनटाइम रिलीज़ संस्करण के लिए बाध्य न हों।

त्वरक के साथ मेजबान पर स्थानीय निष्पादन भी वितरित सुदृढीकरण सीखने जैसे उपयोग के मामलों को सक्षम बनाता है।

“क्लाउड टीपीयू वीएम के साथ आप उसी होस्ट पर अंतःक्रियात्मक रूप से काम कर सकते हैं जहां भौतिक टीपीयू हार्डवेयर संलग्न है,” Google क्लाउड ने कहा।

“हमारे तेजी से बढ़ते टीपीयू उपयोगकर्ता समुदाय ने उत्साहपूर्वक इस एक्सेस मैकेनिज्म को अपनाया है, क्योंकि यह न केवल बेहतर डिबगिंग अनुभव को संभव बनाता है, बल्कि यह कुछ प्रशिक्षण सेटअपों को भी सक्षम बनाता है जैसे कि वितरित सुदृढीकरण सीखना जो टीपीयू नोड (नेटवर्क एक्सेस किए गए) के साथ संभव नहीं थे। ) वास्तुकला।”

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