TPU 3 的性能号称可以达到单芯片 360 TFLOPS, 是 TPU 2 的八倍。
翻译成中文数字,就是 3.6 百万亿次每秒!
https://techcrunch.com/2018/05/08/google-announces-a-new-generation-for-its-tpu-machine-learning-hardware/
TPU 2 和 Nvidia V100 的性能价格差不多。
https://blog.riseml.com/comparing-google-tpuv2-against-nvidia-v100-on-resnet-50-c2bbb6a51e5e
也就是说, TPU 3 比 Nvidia V100 快 8 倍!
如果按照 TPU 2 的组装模式,用 256 块芯片构造一个运算单元,其性能就是 100 petaflops,也就是十亿亿次每秒!
世界第一超级计算机“太湖神威”的性能是 125 petaflops。也就是说,单就 AI 计算而言,一个 TPU 3 计算单元的性能就已经接近太湖神威。
https://en.wikipedia.org/wiki/TOP500
如果用类似的功耗来衡量, 一个 TPU 3 计算单元的功耗假定是 10kW,那 TPU 3 将比“太湖神威”快一千倍。(太湖神威的功耗是 15371 kW, https://www.top500.org/system/178764 )
TPU 2 是去年发布的。一年提高 8 倍?明年会如何?
考虑到今年已经上了水冷,估计其性能不会再迅速飞升了。
PS: 我就想知道,GOOGLE 是否考虑用 AI 来帮助改进 TPU。
现在的 TPU 设计水平估计相当于围棋业余好手,如果能提升到“棋神”的境界,估计性能至少再提高100倍。
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