了解张量处理单元

张量处理单元(TPU)简介

张量处理单元(TPU)是由谷歌公司在2015年推出的专门设计用于人工智能和机器学习的ASIC芯片，进一步增强了Google Cloud的计算能力。于 2017年3月整合到TensorFlow机器学习框架中，以提高模型训练和推断的效率。TPU还被用于Google的自然语言处理、语音识别和视觉识别等领域。

TPU的性能优势

相较于CPU和GPU，TPU的性能要更加出色。其最大的优势是因为其具备更高的并行计算能力，让处理速度更快，效率更高。

Google Cloud官方文档显示，使用单个Cloud TPU v3 POD实例可以获得11.5 PFLOPS（浮点运算每秒亿次）。而同等规模的计算硬件（例如在Azure或AWS云上的CPU或GPU）同样的工作量，通常需要使用数百或数千个节点来完成。

如何使用TPU

在使用TPU之前，需要确保以下几点:

1. 开通Google Cloud账号
2. 安装Google Cloud SDK
3. 设置Google Cloud项目

如果完成了以上三个步骤，就可以开始使用TPU了。有以下两种使用方式：

在Google Cloud平台使用TPU

使用Google Cloud平台来使用TPU，可以享受完整的功能和易用性。在运行机器学习任务之前，需要先创建一个TPU实例，选择合适的机型（例如TPU v3-8，TPU v3-32，TPU v3-64）。之后，将模型迁移到GPU并执行，就可以开始训练了。

$ gcloud compute tpus create ${TPU_NAME} \
    --zone=${ZONE} \
    --accelerator-type=${ACCELERATOR_TYPE} \
    --version=${TPU_VERSION}

在TensorFlow中使用TPU

使用TensorFlow进行深度学习研究和应用，在保持代码的一致的前提下，使用TPU可以更容易地让您的代码运行得更快。为了在TensorFlow中使用TPU，您需要安装最新版本的TensorFlow并关注Keras带有TPU策略的端到端示例。Keras是TensorFlow的高级API，支持多个计算设备。

import tensorflow as tf
tf.debugging.set_log_device_placement(True)

resolver = tf.distribute.cluster_resolver.TPUClusterResolver(tpu='grpc://' + os.environ['COLAB_TPU_ADDR'])
tf.config.experimental_connect_to_cluster(resolver)
tf.tpu.experimental.initialize_tpu_system(resolver)
strategy = tf.distribute.experimental.TPUStrategy(resolver)

with strategy.scope():
    model = tf.keras.Sequential([...])
    model.compile(...)
    model.fit(...)