微軟為 ChatGPT 打造專用超算，砸下幾億美元，用了上萬張 A100?，F(xiàn)在，谷歌首次公布了自家 AI 超算的細節(jié) —— 性能相較上代 v3 提升 10 倍，比 A100 強 1.7 倍。此外，據(jù)說能和 H100 對打的芯片已經(jīng)在研發(fā)了。
雖然谷歌早在 2020 年，就在自家的數(shù)據(jù)中心上部署了當時最強的 AI 芯片 ——TPU v4。
但直到今年的 4 月 4 日，谷歌才首次公布了這臺 AI 超算的技術(shù)細節(jié)。
相比于 TPU v3，TPU v4 的性能要高出 2.1 倍，而在整合 4096 個芯片之后，超算的性能更是提升了 10 倍。
另外，谷歌還聲稱，自家芯片要比英偉達 A100 更快、更節(jié)能。
與 A100 對打，速度快 1.7 倍
論文中，谷歌表示，對于規(guī)模相當?shù)南到y(tǒng)，TPU v4 可以提供比英偉達 A100 強 1.7 倍的性能，同時在能效上也能提高 1.9 倍。
另外，谷歌超算速度還要比 Graphcore IPU Bow 快約 4.3 倍至 4.5 倍。
谷歌展示了 TPU v4 的封裝，以及 4 個安裝在電路板上的封裝。
與 TPU v3 一樣，每個 TPU v4 包含兩個 TensorCore（TC）。每個 TC 包含四個 128x128 矩陣乘法單元（MXU），一個具有 128 個通道（每個通道 16 個 ALU），以及 16 MiB 向量存儲器（VMEM）的向量處理單元（VPU）。
兩個 TC 共享一個 128 MiB 的公共存儲器（CMEM）。
值得注意的是，A100 芯片與谷歌第四代 TPU 同時上市，那么其具體性能對比如何？
谷歌分別展示了在 5 個 MLPerf 基準測試中每個 DSA 的最快性能。其中包括 BERT、ResNET、DLRM、RetinaNet、MaskRCNN。
其中，Graphcore IPU 在 BERT 和 ResNET 提交了結(jié)果。
如下展示了兩個系統(tǒng)在 ResNet 和 BERT 的結(jié)果，點之間的虛線是基于芯片數(shù)量的插值。
TPU v4 和 A100 的 MLPerf 結(jié)果都擴展到比 IPU 更大的系統(tǒng)（4096 個芯片對比 256 個芯片）。
對于相似規(guī)模的系統(tǒng)，TPU v4 在 BERT 上比 A100 快 1.15 倍，比 IPU 快大約 4.3 倍。對于 ResNet，TPU v4 分別快 1.67 倍和大約 4.5 倍。
對于在 MLPerf 基準測試上的功耗使用情況，A100 平均上使用了 1.3 倍至 1.9 倍的功率。
峰值每秒浮點運算次數(shù)是否能預(yù)測實際性能？許多機器學習領(lǐng)域的人認為峰值每秒浮點運算次數(shù)是一個很好的性能代理指標，但實際上并非如此。
例如，盡管在峰值每秒浮點運算次數(shù)上僅具有 1.10 倍的優(yōu)勢，TPU v4 在兩個 MLPerf 基準測試上比 IPU Bow 在相同規(guī)模的系統(tǒng)上快 4.3 倍至 4.5 倍。
另一個例子是，A100 的峰值每秒浮點運算次數(shù)是 TPU v4 的 1.13 倍，但對于相同數(shù)量的芯片，TPU v4 卻快 1.15 倍至 1.67 倍。
如下如圖使用 Roofline 模型展示了峰值 FLOPS / 秒與內(nèi)存帶寬之間的關(guān)系。
那么，問題來了，谷歌為什么不和英偉達最新的 H100 比較？
谷歌表示，由于 H100 是在谷歌芯片推出后使用更新技術(shù)制造的，所以沒有將其第四代產(chǎn)品與英偉達當前的旗艦 H100 芯片進行比較。
不過谷歌暗示，它正在研發(fā)一款與 Nvidia H100 競爭的新 TPU，但沒有提供詳細信息。谷歌研究員 Jouppi 在接受路透社采訪時表示，谷歌擁有「未來芯片的生產(chǎn)線」。
TPU vs GPU
在 ChatGPT 和 Bard「決一死戰(zhàn)」的同時，兩個龐然大物也在幕后努力運行，以保持它們的運行 —— 英偉達 CUDA 支持的 GPU（圖形處理單元）和谷歌定制的 TPU（張量處理單元）。
換句話說，這已經(jīng)不再是關(guān)于 ChatGPT 與 Bard 的對抗，而是 TPU 與 GPU 之間的對決，以及它們?nèi)绾斡行У剡M行矩陣乘法。
由于在硬件架構(gòu)方面的出色設(shè)計，英偉達的 GPU 非常適合矩陣乘法任務(wù) —— 能有效地在多個 CUDA 核心之間實現(xiàn)并行處理。
因此從 2012 年開始，在 GPU 上訓練模型便成為了深度學習領(lǐng)域的共識，至今都未曾改變。
而隨著 NVIDIA DGX 的推出，英偉達能夠為幾乎所有的 AI 任務(wù)提供一站式硬件和軟件解決方案，這是競爭對手由于缺乏知識產(chǎn)權(quán)而無法提供的。
相比之下，谷歌則在 2016 年推出了第一代張量處理單元（TPU），其中不僅包含了專門為張量計算優(yōu)化的定制 ASIC（專用集成電路），并且還針對自家的 TensorFlow 框架進行了優(yōu)化。而這也讓 TPU 在矩陣乘法之外的其他 AI 計算任務(wù)中具有優(yōu)勢，甚至還可以加速微調(diào)和推理任務(wù)。
此外，谷歌 DeepMind 的研究人員還找到了一種能夠創(chuàng)造出更好矩陣乘法算法的方法 ——AlphaTensor。
然而，即便谷歌通過自研的技術(shù)和新興的 AI 計算優(yōu)化方法取得了良好的成果，但微軟與英偉達長久以來的深度合作，則通過利用各自在行業(yè)上的積累，同時擴大了雙方的競爭優(yōu)勢。
第四代 TPU
時間回到 21 年的谷歌 I / O 大會上，劈柴首次公布了谷歌最新一代 AI 芯片 TPU v4。
「這是我們在谷歌上部署的最快的系統(tǒng)，對我們來說是一個具有歷史意義的里程碑。」
這次的改進已經(jīng)成為構(gòu)建 AI 超算的公司之間競爭的關(guān)鍵點，因為像谷歌的 Bard、或 OpenAI 的 ChatGPT 類似的大型語言模型已經(jīng)在參數(shù)規(guī)模上實現(xiàn)爆炸式增長。
這意味著它們遠遠大于單個芯片所能存儲的容量，對算力需求是一個巨大的「黑洞」。
因此這些大模型必須分布在數(shù)千個芯片上，然后這些芯片必須協(xié)同工作數(shù)周，甚至更長時間來訓練模型。
目前，谷歌迄今為止公開披露的最大的語言模型 PaLM，有 5400 億參數(shù)，便是在 50 天內(nèi)將其分割到兩臺 4000 芯片的超級計算機上進行訓練的。
谷歌表示，自家的超級計算機能夠輕松地重新配置芯片之間的連接，能夠避免問題，并進行性能調(diào)優(yōu)。
谷歌研究員 Norm Jouppi 和谷歌杰出工程師 David Patterson 在關(guān)于該系統(tǒng)的博客文章中寫道，
「電路交換使得繞過失效組件變得容易。這種靈活性甚至允許我們改變超算互連的拓撲結(jié)構(gòu)，以加速機器學習模型的性能?！?/p>
盡管谷歌現(xiàn)在才發(fā)布有關(guān)其超級計算機的詳細信息，但自 2020 年以來，該超級計算機已在位于俄克拉荷馬州梅斯縣的數(shù)據(jù)中心內(nèi)上線。
谷歌表示，Midjourney 使用該系統(tǒng)訓練了其模型，最新版的 V5 讓所有人見識到圖像生成的驚艷。
最近，劈柴在接受紐約時報采訪稱，Bard 將從 LaMDA 轉(zhuǎn)到 PaLM 上。
現(xiàn)在有了 TPU v4 超算的加持，Bard 只會變得更強。
參考資料：
https://www.reuters.com/technology/google-says-its-ai-supercomputer-is-faster-greener-than-nvidia-2023-04-05/
https://analyticsindiamag.com/forget-chatgpt-vs-bard-the-real-battle-is-gpus-vs-tpus/
本文來自微信公眾號：新智元 （ID：AI_era）
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