Google TPU v5p も chiplet だった - Vengineerの妄想
はじめに Google TPU v5e が chiplet だったというのは下記のブログで紹介しました。 vengineer.hatenablog.com TPU v5e は、Compute die + I/O die なので、TPU v5p も Compute die + I/O die のはずと思い、調べまくったら、見つかりました。 TPU v5p の 写真 下記の PC Watch の記事の中に、Google TPU v5p のパッケージの正面からの写真がありました。 cloud.watch.impress.co.jp 下記がその写真です。説明のために引用します。 まず、HBMが両サイドの3個づつありますが、どうもバランスが悪いです。 下記の図は、NVIDIA H100 です。[こ](https://japan.cnet.com/article/35187234/)こから説明のために
David Pattersonの講演の、TPUに関するざっくりまとめ | Kazuaki Ishizaki
この記事は？ この記事は、MLSE Advent Calendar 2019の24日目の記事です。大変遅くなったことをお詫びいたします。 この記事の内容は？ GoogleのDistinguished EngineerであるDavid Pattersonの、2019年10月にワシントン大学で行われた講演Domain Specific Architectures for Deep Neural Networks: Three Generations of Tensor Processing Units (TPU’s)のTPUに関する部分のまとめです。 TPUv3の概要が公開されたのはおそらく初めてだと思うので、機械学習システムの視点からTPU v2/v3の違いを知りたくてまとめてみました。 一刻も早く違いが知りたい、という人は講演中の下記のスライド に、TPU v1/v2/v3の比較がまとめら
Stable Diffusion TPU版の使い方 - 電通総研 テックブログ
電通国際情報サービス、オープンイノベーションラボの比嘉康雄です。 Stable Diffusion（というよりdiffusers）でTPU（JAX / Flax）を使った並列実行バージョンがリリースされたので、早速試してみました。 オリジナルのNotebookはこちら。 僕が作ったNotebookはこちら。 今回は、TPUを使うので、Google Colabに特化しています。自分で１から試す方は、メニューのEdit -> Notebook settingsでTPUを使うように設定してください。 Stable Diffusionのおすすめコンテンツはこちら。 Waifu Diffusion 1.3.5_80000 v2.1 金髪美女写真 v2.1 美少女アニメ画 v2.1 AUTOMATIC1111 v2.0 美少女イラスト v1.5 美少女画検証 美少女アニメ画改善版 美少女を高確率で出す
Coral Dev Board TPU
The Coral Dev Board kit consists of a system-on-module (SOM) and a baseboard. The SOM, based on the iMX 8M applications processor, also contains LPDDR4 memory, eMMC storage, dual band Wi-Fi and the Edge TPU. The Edge TPU is a small ASIC designed by Google that enables high performance, local inference at low power– transforming machine learning (ML) edge computing capabilities. The Coral Dev Board
PyTorch XLAでTPUを操作する - のんびりしているエンジニアの日記
皆さんこんにちは お元気でしょうか。最近は宅配スーパーによりますます外出しなくなっています。 本日はTPUをPyTorchで使ってみます。 GPUと比較して、TPUは汎用性をなくした代わりによりDeepLearningに必要な演算を高速にできるようにしたものです。 Why TPU? TPUとは？ どの程度高速なのか どうやって使うのか PyTorch-XLA 準備 インストール 実装 インストール部 結果可視化 学習 最後に Why TPU? TPUとは？ TPUはニューラルネットワークの演算専用のアーキテクチャです。 一言で使うモチベーションをお伝えするのであれば「速いから」の一言です 他の用途には利用できない分、大規模な乗算と加算を高速に演算できます。 詳細は次のサイトを見ていただくのが良いと思います。 www.atmarkit.co.jp cloud.google.com どの程度高
Edge TPUで(物理的に)動かす独自モデル - Qiita
NTTドコモの北出です。 普段はロボティクス、画像認識からハードウェアまでHCI全般を扱っています。 こちらはNTTドコモサービスイノベーション部 AdventCalender2019 25日目の記事です。 「北島三郎さんの北、にちなんで」という謎の理由でカレンダーのトリを任されました汗 はじめに Googleから発売されているEdge TPUが搭載されたキット「Coral Dev Board」で独自に学習したモデルを使って動くものを作ります。この辺りのまとまった日本語情報がなかったので、 セットアップ 学習 モデルの変換 Dev boardへの実装 まで少し丁寧に書いてみました。モデルを作るところが少し厚めです。 一通りお読みいただくと、Coral Dev Board上で物体認識を行い、物理的に動く何かが作れるようになると思います。 特に積みボードが溜まっている方、お正月の工作にいかがで
Edge TPU USB Acceleratorでモデルの再学習を試してみた - 油を売る
Edge TPUを用いて，自作データセットによるClassifierの再学習（転移学習）を試してみた． Edge TPUでは，サーバで分類モデルを再学習する代わりに，ImprintingEngine APIを使用してEdge TPU上で転移学習を実行することができる． Edge TPUのImprintingEngine APIはCVPR2018で提案されたLow-shot learning with imprinted weights [1]を用いて転移学習を実現する． この手法は，再学習の際にbackwardが必要ないため，Edge TPU上で高速に再学習を実行することが出来る． Low-shot learning with imprinted weights Edge TPU APIのインストール $ wget http://storage.googleapis.com/cloud-i
2019インターン紹介: Edge TPU向けPoseNetのリアルタイム姿勢推定 - OPTiM TECH BLOG
R&D チームの量子化警察こと徳田(@dakuton)です。 7月のEdge TPUアップデートにあわせて、7/30にPoseNetのEdge TPU版が公開されていた(作者Twitter動画はこちら)ため、今夏初のインターンとしてチャレンジしてもらいました。 Edge TPUアップデート内容については過去記事を参照ください。 tech-blog.optim.co.jp PoseNetとは？ TensorFlow.js(TensorFlowのJavaScript版)で動作する姿勢推定モデルです。Webブラウザで人の姿勢がリアルタイムに検出できる(15FPS以上)のが特徴です。 参考記事: Real-time Human Pose Estimation in the Browser with TensorFlow.js | by TensorFlow | TensorFlow | Mediu
Coral Dev Board-Seeed Studio
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google/jax: GPU- and TPU-backed NumPy with differentiation and JIT compilation.
JAX is a Python library for accelerator-oriented array computation and program transformation, designed for high-performance numerical computing and large-scale machine learning. With its updated version of Autograd, JAX can automatically differentiate native Python and NumPy functions. It can differentiate through loops, branches, recursion, and closures, and it can take derivatives of derivative
JuliaからCloud TPUを使う論文の、ざっくりまとめ | Kazuaki Ishizaki – Researcher and contributor for system software
この記事は？ この記事は、TensorFlow Advent Calendar 2018の17日目の記事です。 この記事の内容は？ Arxivに投稿された論文、Automatic Full Compilation of JULIA Programs and ML Models to Cloud TPUsのまとめです。特に、TPUのためのコードを生成するためにはどうすればよいか、ということについてまとめます。一言でまとめれば、 です。この論文に書かれている内容は、XLA.jiで試すことができるようです。ただし、残念ながら論文に書かれている部分はコンパイル済みバイナリとして提供されていて、実装を見ることはできません。 とにかく、JuliaのコードをTPUで動かしてみたい人向け 論より証拠、という方はXLA.jiとして公開が実装されているので、こちらを実行してみてください。詳しい使い方は、XLA
TPUを使う時に気をつけること - Qiita
こんにちは。TensorFLow Advent Calendar 2018 2日目の記事です。 今年の9月終わり頃、TPUv2をColaboratory上でTPU(v2)を利用できるようになりました。それに伴って、いくつかの記事でGPUとTPUの比較もされました。TPU初出の論文では、K80の15倍〜30倍とうたっていた1こともあり、実際のTPUの性能はどうなんだ、ということで注目を浴びましたが、みんな苦労しているようです。 知り合いのGooglerに聞いても、やはりいろいろチューニングのポイントがあるようです。実際、公式のサンプル(KerasでFashion MNIST)をもとにコードを書いてみたのですが、プロファイラを見てみると、、、 上図のUtilization of TPU Matrix Units を見ていただければわかるように、なにも工夫しない状態では Matrix Units
Cloud Tensor Processing Units (TPUs) | Cloud TPU | Google Cloud
Send feedback Stay organized with collections Save and categorize content based on your preferences. Introduction to Cloud TPU Tensor Processing Units (TPUs) are Google's custom-developed application-specific integrated circuits (ASICs) used to accelerate machine learning workloads. For more detailed information about TPU hardware, see System Architecture. Cloud TPU is a web service that makes TPU
Google ColaboratoryのTPUを試してみる
TL;DR ColabのTPUを使って今すぐCNNを試してみよう。ものすごい速いぞ。 はじめに 9/26夜、Google Colaboratoryユーザーに激震が走った。 ハードウェアアクセラレータにTPUが使えるようになってる！？TPU(Tensor Processing Unit)凄さはこのニュースを見れば恐ろしいほど伝わってくる。 COOL Chips 21 - GoogleのWebサービスを支える「TPU」 https://news.mynavi.jp/article/20180424-621091/ TPU v1はIntelのHaswell CPUとNVIDIAのK80 GPUと比較すると、性能は15～30倍、電力効率は30～80倍になっているという。 NVIDIA K80は現在ColabのGPUアクセラレータとして用いられているGPUだ。もしこの15～30倍という値が本当なら、
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Deep learning with Raspberry Pi and alternatives in 2024 - Q-engineering
Why the GPGPU is Less Efficient than the TPU for DNNs
Expanding Google Cloud AI to make it easier for developers to build and deploy AI | Google Cloud Blog
Google、推論に特化したエッジ向けTPU「Edge TPU」をIoT向けに外販へ
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