TPU (Tensor Processing Unit) Cloud TPU คืออะไร แนวคิดสร้างหน่วยประมวลผลสำหรับปัญญาประดิษฐ์

บทนำ

ปัจจุบันในยุคที่ปัญญาประดิษฐ์หรือ AI  (AI) ได้เข้ามามีบทบาทสำคัญในปรับเปลี่ยนเทคโนโลยี ซึ่งหนึ่งในนั้นคือเรื่องของชิปการประมวลผล ซึ่งได้มีการเปลี่ยนแปลงเทคโนโลยีชิปประมวลผลให้มีประสิทธิภาพสูงขึ้นเทคโนโลยีการประมวลผลจึงได้รับความสนใจมากที่สุดในเรื่องของการทำงานด้านปัญญาประดิษฐ์หรือ AI อันได้แก่ การออกแบบหน่วยประมวลผลที่เรียกว่า Tensor Processing Unit (TPU) โดยเฉพาะสำหรับงานด้าน Machine Learning และ Deep Learning โดย Google ได้พัฒนาตัว TPU ของตัวเองจนได้กลายเป็นเครื่องมือสำคัญสำหรับการประมวลผล AI ที่ต้องการความเร็วสูงและประสิทธิภาพในการคำนวณที่เหนือกว่า CPU และ GPU แบบดั้งเดิม

ภาพจาก https://today.line.me/th/v3/article/gz2JaRp

TPU (Tensor Processing Unit)คืออะไร

TPU (Tensor Processing Unit) คือ ชิปประมวลผลเฉพาะทางที่พัฒนาโดย Google เพื่อเร่งการทำงานประมวลผลด้านปัญญาประดิษฐ์ (AI) Machine Learning โดยเฉพาะ และออกแบบมาเพื่อการคำนวณเมทริกซ์ (Matrix)และเทนเซอร์ (Tensor) ที่มีประสิทธิภาพสูง ใช้พลังงานน้อยกว่า CPU และ GPU ซึ่งชิปที่ Google สร้างขึ้นเพื่อเร่งการประมวลผลงานด้าน AI และ Machine Learning โดยเฉพาะ 

TPU (Tensor Processing Unit) เป็นวงจรรวมเฉพาะงาน ( ASIC ) ที่ออกแบบมาโดยเฉพาะเพื่อเร่งความเร็วงานประมวลผลทางคณิตศาสตร์และตรรกะปริมาณมาก

 ตั้งแต่ปี 2015  Google ได้ออกแบบชิป TPU ภายใต้โครงการ Machine Learning (ML) ด้านโครงข่ายประสาทเทียมภายในองค์กรด้วย ซอฟต์แวร์ TensorFlow และได้เปิดให้บุคคลภายนอกใช้งานในปี 2018 ปัจจุบันได้รับการพัฒนาอย่างต่อเนื่องและเฟรมเวิร์กซอฟต์แวร์ TensorFlow จนกลายเป็นโครงสร้างพื้นฐานหลักของ ML(Machine Learning) รวมถึงได้ใช้งานใน Google Cloud Platform (GCP) ด้วย

TPU (Tensor Processing Unit) มีคุณสมบัติดังต่อไปนี้

• พึ่งพาการประมวลผลแบบเมทริกซ์
• ซึ่งไม่ขึ้นอยู่กับการทำงานของ TensorFlow หรือซอฟต์แวร์ฝึกอบรมอื่นๆ ที่ปรับแต่งเอง
• ซึ่งต้องใช้เวลานานหลายสัปดาห์หรือหลายเดือนกว่าจะเสร็จสมบูรณ์
• ซึ่งใช้ขนาดชุดข้อมูลขนาดใหญ่ เช่นโครงข่ายประสาทเทียมแบบคอนโวลูชัน

คุณสมบัติหลักของ TPU (Tensor Processing Unit)

• ประสิทธิภาพสูง: เร่งการเทรนและรันโมเดล AI ได้เร็วกว่า CPU และ GPU
• ประหยัดพลังงาน: ใช้พลังงานน้อยกว่า ทำให้เหมาะสำหรับงานขนาดใหญ่
• การใช้งานเฉพาะทาง: รองรับการคำนวณเชิงเมทริกซ์และเทนเซอร์ที่เป็นพื้นฐานของโมเดล AI

การใช้งาน TPU (Tensor Processing Unit)

• หลักๆ ใช้ในระบบของ Google ได้แก่ ใช้ในบริการ AI เช่น Google Search, Google Photos และ Google Assistant. 
•  ใช้ผ่าน google Cloud TPU ให้บริการผ่านระบบคลาวด์สำหรับนักพัฒนาและนักวิจัย

• การเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning)ความสามารถในการประมวลผลเมทริกซ์ของ TPU ช่วยเร่งความเร็วอัลกอริธึมและโมเดล ML ที่มักเกี่ยวข้องกับงานที่ต้องการประสิทธิภาพสูง เช่น การประมวลผล ภาษาธรรมชาติการจดจำภาพและการจดจำเสียงพูดอย่าง มาก
• การวิเคราะห์ข้อมูล TPU เหมาะอย่างยิ่งสำหรับงานทางคณิตศาสตร์ที่ใช้การประมวลผลเมทริกซ์การวิเคราะห์ข้อมูลหรือการประมวลผลข้อมูลอื่น ๆ ที่เกี่ยวข้องกับการประมวลผลเมทริกซ์ ไม่ว่าจะเกี่ยวข้องกับโครงการ ML หรือ AI หรือไม่ก็ตาม จะได้รับประโยชน์จาก TPU
• การประมวลผลแบบเอดจ์(Edge computing)มีประโยชน์เมื่อจำเป็นต้องประมวลผลข้อมูล ณ แหล่งข้อมูลหรือใกล้แหล่งข้อมูล เช่น โรงงานหรือยานพาหนะไร้คนขับ TPU (Transmission Platform Module) คุ้มค่าเมื่อสภาพแวดล้อมการประมวลผลแบบเอดจ์ต้องรองรับการประมวลผลข้อมูลปริมาณมาก เช่น การฝึกฝนหรืออัปเดตโมเดล ML ในภาคสนามโดยใช้ข้อมูลจากอุปกรณ์ IoT แบบเรียลไทม์
• การประมวลผลแบบคลาวด์ TPU ถูกใช้เป็นรากฐานของบริการคลาวด์ Google TensorFlow ที่ประยุกต์ใช้กับงานด้านแมชชีนเลิร์นนิงและปัญญาประดิษฐ์ใน GCP รวมถึงแชทบอท ระบบแนะนำ ระบบสร้างโค้ด ระบบAI แบบสร้างสรรค์การสร้างเสียงพูด คอมพิวเตอร์วิชั่น และโครงการแมชชีนเลิร์นนิง/AI อื่นๆ

ความสำคัญของ TPU (Tensor Processing Unit)

TPU ช่วยลดต้นทุนและเพิ่มความเร็วในการพัฒนา AI โดย Google ใช้ TPU เพื่อสร้างความได้เปรียบทางเทคโนโลยีและลดการพึ่งพาผลิตภัณฑ์จากบริษัทอื่น เช่น NVIDIA

แหล่งข้อมูลเพิ่มเติม:

TPU Google (Tensor Processing Unit)

หน่วยประมวลผล Tensor Procesing Unit

เรียนรู้ TPU