Облачный TPU от Google соответствует требованиям Volta в обучении машинам при гораздо более низких ценах

За последние несколько лет Nvidia зарекомендовала себя как крупный лидер в области машинного обучения и обработки искусственного интеллекта. Разработчик графического процессора появился на рынке HPC более десяти лет назад, когда он запустил G80 и API параллельной вычислительной платформы CUDA. Раннее лидерство окупилось для Nvidia; компания занимает 87 мест в списке суперкомпьютеров TOP500, по сравнению с 10 для Intel. Но по мере того, как растут машинное обучение и рабочая нагрузка на искусственный интеллект, появляются поставщики, чтобы дать Nvidia заработанные деньги, в том числе новый облачный TPU от Google. Новые контрольные показатели от RiseML ставят как Nvidia, так и TPU от Google, а кривая затрат сильно благоприятствует Google.

Поскольку ML и AI являются новыми и новыми областями, важно, чтобы тесты проводились справедливо и что эталонные тесты не поддерживают одну архитектуру над другой просто потому, что лучшие параметры тестирования не известны. С этой целью RiseML разрешил инженерам Nvidia и Google просматривать проекты своих результатов тестирования и предлагать комментарии и предложения. Компания также заявляет, что ее данные были рассмотрены дополнительной группой внешних экспертов в этой области.

Сравнение между четырьмя чипами Google TPUv2 (которые образуют один Cloud TPU) против 4x графических процессоров Nvidia Volta. Оба имеют 64 ГБ общей оперативной памяти, и наборы данных были обучены таким же образом. RiseML проверил модель ResNet-50 (данные о точном конфигурировании доступны в сообщении блога), и команда изучила как сырую производительность (пропускную способность), точность и конвергенцию (алгоритм сходится, когда его результат приближается и приближается к определенному значению).

Предлагаемый размер партии для ТПУ равен 1024, но другие размеры партии были протестированы в запросе читателя. Nvidia работает лучше в этих более низких размерах партии. В точности и конвергенции решение TPU несколько лучше (точность 76,4% для Cloud TPU по сравнению с 75,7% для Volta). Усовершенствования точности верхнего уровня трудно найти, и команда RiseML делает небольшую разницу между этими двумя решениями более важной, чем вы думаете. Но там, где Google Cloud TPU действительно выигрывает, по крайней мере, сейчас, это цена.

RiseML пишет:

В конечном счете, важно то время и затраты, которые требуется для достижения определенной точности. Если мы примем приемлемое решение на уровне 75,7 процента (лучшая точность, достигнутая в реализации GPU), мы можем рассчитать стоимость достижения этой точности на основе требуемых эпох и скорости обучения в изображениях в секунду. Это исключает время для оценки модели между эпохами и временем начала обучения.

Как показано выше, текущая цена Cloud TPU позволяет обучить модель 75,7% на ImageNet с нуля за 55 долларов США менее чем за 9 часов! Обучение конвергенции на 76,4 процента стоит 73 доллара. В то время как V100s работают так же быстро, более высокая цена и более медленная конвергенция реализации приводят к значительно более высокой стоимости решения.

Google может субсидировать ценовую политику облачного процессора, а точные характеристики производительности чипов ML будут различаться в зависимости от реализации и навыков программиста. Это далеко не последнее слово о производительности Volta, или даже Volta, по сравнению с облачным TPU от Google. Но по крайней мере пока, в ResNet-50, облачный TPU Google, похоже, предлагает почти идентичную производительность по значительно более низким ценам.

Читать далее

AutoML Google создает модели машинного обучения без опыта программирования

Суть Cloud AutoML заключается в том, что почти каждый может принести каталог изображений, импортировать теги для изображений и создать на основе этого функциональную модель машинного обучения.

Intel позиционирует Xeon как конкурента по компьютерному обучению в рабочих нагрузках ввода

Intel бросает свою собственную шляпу в кольцо для обучения машинам, позиционируя Xeon как мощную логическую работу.

Google объявляет о выпуске 8x Faster TPU 3.0 для ИИ, машинного обучения

Новые TPU от Google здесь - и они немного быстрее, чем прошлогодняя модель.

Машинное обучение работает чудесами на изображениях с низким освещением

Новая работа от Intel и Университета штата Иллинойс Урбана-Шампейн демонстрирует невероятные достижения в области фотографии с низким освещением, любезно предоставленной машинной разведкой.