Современные AI-ускорители: плюсы, минусы и перспективы нейронных и тензорных процессоров. Часть 2/3
Возвращаемся к теме, которую начали позавчера. Сегодня поговорим о тензорных процессорах.
2️⃣ TPU (Tensor Processing Unit)
TPU — специализированная интегральная схема (вариант архитектуры ASIC), разработанная компанией Google специально для нейронных сетей. Тензорные процессоры (сюрприз!) оптимизированы под работу с тензорами — многомерными массивами данных, которые составляют основу большинства современных моделей глубокого обучения.
👉 Ключевые особенности TPU:
• Наличие матричного умножителя (MXU) — модуля, который с невероятной скоростью выполняет операции умножения матриц и векторов, что очень важно для обучения и инференса LLM или распознавания изображений.
• SparseCore — специализированный ускоритель для обработки сверхбольших встраиваемых моделей, которые часто используются в продвинутых задачах ранжирования и рекомендаций.
• Запатентованная топология интерконнекта (способ связывания узлов в вычислительном кластере, который в случае с TPU обеспечивает высокую скорость при минимальных задержках отклика).
⚡️ При этом TPU весьма энергоэффективны. Производительность в расчете на ватт в рабочем режиме у процессоров семейства Google TPU в 25–80 раз выше, чем у CPU или GPU. Отдельный сопроцессор Edge TPU может выполнять 4 триллиона операций в секунду (4 TOPS), потребляя всего 2 Вт энергии.
👉 Примеры использования TPU
Если NPU чаще встречаются в мобильных и встроенных системах, то TPU чаще используются в облачных вычислениях и крупных вычислительных кластерах.
• Google начала применять тензорные процессоры в 2015 году для собственных исследований в области машинного обучения, а впоследствии — для оптимизации фреймворка Google Tensorflow. Популярность фреймворка также способствовала успеху архитектуры.
• TPU использовались для извлечения текста из фотографий Google Street View, а в «Google Фото» один тензорный процессор мог обрабатывать более 100 миллионов фотографий в день.
• В 2018 году «корпорация добра» сделала TPU общедоступными через свою облачную платформу Google Cloud. Такие продукты Google, как Gmail, Поиск и Переводчик, работают на специализированных облачных TPU.
👉 Применяются эти ускорители и в устройствах Edge AI. Например, чипами TPU оснащаются вычислительные шлюзы (Intelligent edge computing gateway). Это устройства, которые обеспечивают мощную производительность периферийных вычислений для интеллектуального анализа данных и машинного зрения на базе ИИ.
Некоторые области применения таких шлюзов:
🔸 Промышленность: сбор, вычисления и передача данных на интеллектуальных фабриках.
🔸 Энергетика: мониторинг расхода и обработка данных для управления энергией на электростанциях.
🔸 «Умный город»: энергетический мониторинг зданий, сооружений и заводов.
🔸 Интернет вещей: сбор и пересылка данных, удаленный мониторинг и управление, а также проникновение в интранет для полевых ПЛК, систем управления дронами, различных контроллеров, датчиков приборов.
#TPU #ML #IoT #EdgeAI #Google
🚀 ©ТехноТренды
Возвращаемся к теме, которую начали позавчера. Сегодня поговорим о тензорных процессорах.
2️⃣ TPU (Tensor Processing Unit)
TPU — специализированная интегральная схема (вариант архитектуры ASIC), разработанная компанией Google специально для нейронных сетей. Тензорные процессоры (сюрприз!) оптимизированы под работу с тензорами — многомерными массивами данных, которые составляют основу большинства современных моделей глубокого обучения.
👉 Ключевые особенности TPU:
• Наличие матричного умножителя (MXU) — модуля, который с невероятной скоростью выполняет операции умножения матриц и векторов, что очень важно для обучения и инференса LLM или распознавания изображений.
• SparseCore — специализированный ускоритель для обработки сверхбольших встраиваемых моделей, которые часто используются в продвинутых задачах ранжирования и рекомендаций.
• Запатентованная топология интерконнекта (способ связывания узлов в вычислительном кластере, который в случае с TPU обеспечивает высокую скорость при минимальных задержках отклика).
⚡️ При этом TPU весьма энергоэффективны. Производительность в расчете на ватт в рабочем режиме у процессоров семейства Google TPU в 25–80 раз выше, чем у CPU или GPU. Отдельный сопроцессор Edge TPU может выполнять 4 триллиона операций в секунду (4 TOPS), потребляя всего 2 Вт энергии.
👉 Примеры использования TPU
Если NPU чаще встречаются в мобильных и встроенных системах, то TPU чаще используются в облачных вычислениях и крупных вычислительных кластерах.
• Google начала применять тензорные процессоры в 2015 году для собственных исследований в области машинного обучения, а впоследствии — для оптимизации фреймворка Google Tensorflow. Популярность фреймворка также способствовала успеху архитектуры.
• TPU использовались для извлечения текста из фотографий Google Street View, а в «Google Фото» один тензорный процессор мог обрабатывать более 100 миллионов фотографий в день.
• В 2018 году «корпорация добра» сделала TPU общедоступными через свою облачную платформу Google Cloud. Такие продукты Google, как Gmail, Поиск и Переводчик, работают на специализированных облачных TPU.
👉 Применяются эти ускорители и в устройствах Edge AI. Например, чипами TPU оснащаются вычислительные шлюзы (Intelligent edge computing gateway). Это устройства, которые обеспечивают мощную производительность периферийных вычислений для интеллектуального анализа данных и машинного зрения на базе ИИ.
Некоторые области применения таких шлюзов:
🔸 Промышленность: сбор, вычисления и передача данных на интеллектуальных фабриках.
🔸 Энергетика: мониторинг расхода и обработка данных для управления энергией на электростанциях.
🔸 «Умный город»: энергетический мониторинг зданий, сооружений и заводов.
🔸 Интернет вещей: сбор и пересылка данных, удаленный мониторинг и управление, а также проникновение в интранет для полевых ПЛК, систем управления дронами, различных контроллеров, датчиков приборов.
#TPU #ML #IoT #EdgeAI #Google
🚀 ©ТехноТренды
Матрешка и искусственный интеллект: Google научил модель прятаться внутри самой себя
Когда слышишь слово «матрешка», вряд ли первая ассоциация — ИИ. А зря. Новая модель Gemma 3n от Google реализовала именно этот архитектурный принцип, сделав его основой эффективности. И это не метафора, а легитимный и довольно старый термин: Matryoshka Embedding Model. Не иначе Сергей Брин подсказал ))
🪆Новая матрешка в нашем сельпо
Мы часто пишем об оптимизации моделей (1, 2, 3) — это один из важных трендов на фоне развития EdgeAI. Недавний релиз от Google стал одним из самых инновационных технологических прорывов года. Gemma3n — первая модель «матрешки» промышленного уровня.
На первый взгляд может показаться, что это обычная just one more LLM (их сейчас как пирожки пекут). Но вот в чем фишка: эта модель спокойно работает на вашем айфоне и при этом обеспечивает производительность на уровне лидеров рынка, таких как Claude 3.7 Sonnet и Llama 4. Кое у кого появился повод для паники.
В мульмодальной Gemma 3n включена обработка аудио (плюс к возможностям текста и зрения в версии 3.5). Каждый компонент интегрирует надежные исследовательские модели: Universal Speech Model для аудио, MobileNet v4 для зрения и MatFormer для текста.
Модель доступна в двух размерах:
• E2B (2 млрд параметров) — требует всего 2GB памяти
• E4B (4 млрд параметров) — 3GB памяти
При этом фактическое количество параметров составляет 5B и 8B соответственно, но благодаря архитектурным инновациям модель компактно упакована «сама в себя».
Это прорывное решение для EdgeAI. Теперь вы можете использовать мощный ИИ непосредственно на устройстве, без необходимости в облачных серверах или сложной настройке GPU. Прозреваем новый глобальный захват рынка «корпорацией добра» и новые антимонопольные иски 😉
🔧 Как это работает — объясняем наглядно
Принцип матрешки — «одна в другой». То же самое в Google DeepMind сделали с искусственным интеллектом. Архитектура MatFormer (Matryoshka Transformer) представляет собой вложенный трансформер для эластичного вывода: большая модель содержит меньшие, полностью функциональные версии себя. Устройство на ходу выбирает нужную, в зависимости от потребности момента: один вектор может обрабатываться на нескольких уровнях понимания.
💬 Что происходит при выводе?
Матрешечная модель обучена создавать векторы, в которых самые важные данные находятся в начале. (Этот подход, называемый Matryoshka Representation Learning, не нов — более подробно см. в статье). При этом качественные представления создаются не только для полного размера, но и для усеченных. Можно обрезать вектор — и модель всё равно вас поймет и выдаст валидный ответ.
Получить короткий вектор так же быстро, как длинный, но при этом нужно меньше памяти и вычислений. Работает как режимы экономии батареи на телефоне:
• быстро, но не слишком умно
• сбалансировано
• полный интеллект на максималках.
Пример. Представьте, что модель распознаёт картинку с котом:
• Вектор = 64: «Это кошка»
• Вектор = 256: «Это домашняя кошка в интерьере»
• Вектор = 768: «Это взрослый кот породы табби, лежит на подоконнике в солнечный день».
Чем больше вектор, тем точнее описание.
То есть одна и та же модель:
• Может работать как маленькая, средняя и большая;
• Не нуждается в дроблении на разные версии;
• Масштабируется под любое железо — от смартфона до серверов.
А главное — меньше ресурсов, меньше затрат, меньше головной боли для CTO и DevOps.
💡 Вывод
Google снова тихо затащил. Пока остальные кидают на ИИ все доступные ресурсы, здесь учат модели быть гибче, а не тяжелее. И это один из главных трендов волны EdgeAI.
Полезные ссылки для тех, кто хочет «под капот»:
🔗 Введение в Matryoshka Embedding Models на Hugging Face
🔗 Официальная дока Gemma 3n от Google
#EdgeAI #ML #LLM #Google
🚀 ©ТехноТренды
Когда слышишь слово «матрешка», вряд ли первая ассоциация — ИИ. А зря. Новая модель Gemma 3n от Google реализовала именно этот архитектурный принцип, сделав его основой эффективности. И это не метафора, а легитимный и довольно старый термин: Matryoshka Embedding Model. Не иначе Сергей Брин подсказал ))
🪆Новая матрешка в нашем сельпо
Мы часто пишем об оптимизации моделей (1, 2, 3) — это один из важных трендов на фоне развития EdgeAI. Недавний релиз от Google стал одним из самых инновационных технологических прорывов года. Gemma3n — первая модель «матрешки» промышленного уровня.
На первый взгляд может показаться, что это обычная just one more LLM (их сейчас как пирожки пекут). Но вот в чем фишка: эта модель спокойно работает на вашем айфоне и при этом обеспечивает производительность на уровне лидеров рынка, таких как Claude 3.7 Sonnet и Llama 4. Кое у кого появился повод для паники.
В мульмодальной Gemma 3n включена обработка аудио (плюс к возможностям текста и зрения в версии 3.5). Каждый компонент интегрирует надежные исследовательские модели: Universal Speech Model для аудио, MobileNet v4 для зрения и MatFormer для текста.
Модель доступна в двух размерах:
• E2B (2 млрд параметров) — требует всего 2GB памяти
• E4B (4 млрд параметров) — 3GB памяти
При этом фактическое количество параметров составляет 5B и 8B соответственно, но благодаря архитектурным инновациям модель компактно упакована «сама в себя».
Это прорывное решение для EdgeAI. Теперь вы можете использовать мощный ИИ непосредственно на устройстве, без необходимости в облачных серверах или сложной настройке GPU. Прозреваем новый глобальный захват рынка «корпорацией добра» и новые антимонопольные иски 😉
🔧 Как это работает — объясняем наглядно
Принцип матрешки — «одна в другой». То же самое в Google DeepMind сделали с искусственным интеллектом. Архитектура MatFormer (Matryoshka Transformer) представляет собой вложенный трансформер для эластичного вывода: большая модель содержит меньшие, полностью функциональные версии себя. Устройство на ходу выбирает нужную, в зависимости от потребности момента: один вектор может обрабатываться на нескольких уровнях понимания.
💬 Что происходит при выводе?
Матрешечная модель обучена создавать векторы, в которых самые важные данные находятся в начале. (Этот подход, называемый Matryoshka Representation Learning, не нов — более подробно см. в статье). При этом качественные представления создаются не только для полного размера, но и для усеченных. Можно обрезать вектор — и модель всё равно вас поймет и выдаст валидный ответ.
Получить короткий вектор так же быстро, как длинный, но при этом нужно меньше памяти и вычислений. Работает как режимы экономии батареи на телефоне:
• быстро, но не слишком умно
• сбалансировано
• полный интеллект на максималках.
Пример. Представьте, что модель распознаёт картинку с котом:
• Вектор = 64: «Это кошка»
• Вектор = 256: «Это домашняя кошка в интерьере»
• Вектор = 768: «Это взрослый кот породы табби, лежит на подоконнике в солнечный день».
Чем больше вектор, тем точнее описание.
То есть одна и та же модель:
• Может работать как маленькая, средняя и большая;
• Не нуждается в дроблении на разные версии;
• Масштабируется под любое железо — от смартфона до серверов.
А главное — меньше ресурсов, меньше затрат, меньше головной боли для CTO и DevOps.
💡 Вывод
Google снова тихо затащил. Пока остальные кидают на ИИ все доступные ресурсы, здесь учат модели быть гибче, а не тяжелее. И это один из главных трендов волны EdgeAI.
Полезные ссылки для тех, кто хочет «под капот»:
🔗 Введение в Matryoshka Embedding Models на Hugging Face
🔗 Официальная дока Gemma 3n от Google
#EdgeAI #ML #LLM #Google
🚀 ©ТехноТренды
❤2