| يقيس | شكل | أساس | مصدر |
|---|---|---|---|
| ذروة الحوسبة لكل شريحة | 197 تي فلوبس BF16؛ 393 قمم INT8 | دقة مختلفة غير قابلة للتبديل | جوجل كلاود |
| قدرة HBM | 16 جيجابايت لكل شريحة | تم الاحتفاظ بوحدة التوثيق | جوجل كلاود |
| عرض النطاق الترددي HBM | 800 جيجا بايت / ثانية لكل شريحة | تم الاحتفاظ بوحدة التوثيق | جوجل كلاود |
| حجم القرون | 256 شريحة | طارة ثنائية الأبعاد | جوجل كلاود |
| الأداء التدريبي / دولار | ما يصل إلى 2x TPU v4 | مطالبة صانع 2023؛ يعتمد عبء العمل | جوجل كلاود |
| أداء الاستدلال / الدولار | ما يصل إلى 2.5x من مادة TPU v4 | مطالبة صانع 2023؛ يعتمد عبء العمل | جوجل كلاود |
تم الإعلان عن معاينة TPU v5e
تؤكد Google أن الإصدار v5e متاح بشكل عام
| منتج | السياق المنشور | مصدر |
|---|---|---|
| H100 إس إكس إم | وحدة معالجة الرسوميات Hopper مع 80 جيجابايت HBM وعرض نطاق ترددي 3.35 تيرابايت/ثانية؛ تؤثر اختيارات الإطار والدقة على المقارنات. | نفيديا |
| A100 | شحن مسرع التدريب والاستدلال من مايو 2020 ؛ يدعم تقسيم GPU متعدد المثيلات. | نفيديا |
سياق المنتج، وليس التصنيف القياسي. قد تختلف معدلات الذروة لمثيلات GPU وTPU ومثيلات السحابة ووحدات الذاكرة.
TPU v5e delivers up to 2x higher training performance per dollar and up to 2.5x inference performance per dollar
| Announcing Cloud TPU v5e and A3 GPUs in GA | Google Cloud Blog · 29/08/2023 | 0.60 |
|---|
صور من القرّاء، منفصلة عن وسائط الدبوس الموثّقة بمصادر. قيّم ما أكلته أو رأيته، وفي دبوس المطعم وسّم الأطباق مباشرة على صورتك.
المدخل الأول هو دائمًا مصدر الدبوس. الثقة الإجمالية متوسط مرجّح لمدى قوة دعم كل مرجع لوقتَي البدء والانتهاء المستخدمين أعلاه؛ ويقل وزن المرجع إلى النصف عن كل 180 يومًا يسبق بها أحدث مرجع.
إعلان جوجل بتاريخ؛ يتم تسجيل معالم التسويق بشكل منفصل في الجدول الزمني المصدر.
هل ينقص شيء أو يوجد خطأ؟ قله بكلماتك: رابط يدعم هذا الدبوس، أو تاريخ بدء أو انتهاء مختلف مع السبب، أو معلومة ينقصها أو يخطئ فيها. يفحص الذكاء الاصطناعي ذلك بمقارنته بمصادر هذا الدبوس، ويبحث عن مصادر أفضل، ويضيف أي صفحة تدعم كلامك. وتبقى مصادر الدبوس نفسه الأثقل وزنًا. كما تُفحص الصورة التي تُظهر شيئًا آخر أو تُظهره بشكل سيئ، فتُنزَّل أو تُستبدل.
العنوان الأصلي: Google Introduces TPU v5e for Cost-Efficient AI Training and Inference