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TPU Deep Dive:Google TPU 架构深度分析

编者按: 在人工智能算力军备竞赛愈演愈烈的今天,为什么 Google 会选择与主流 GPU 截然不同的技术路线,开发出架构独特的 TPU?这种专用芯片究竟凭借什么优势,能够支撑起 Gemini、Veo等AI 模型的训练与推理? 文章从单芯片架构出发,深入剖析了 TPU 的核心设计理念:首先解释了 TPU 如何通过脉动阵列和流水线技术优化矩阵运算,然后阐述了 XLA 编译器如何通过预先编译减少缓存依赖,大幅降低能耗。在多芯片层面,作者详细介绍了 TPU 从托盘、机架、Pod 到 Multi-Pod 的层级扩展架构,特别是 OCS 光交换技术如何实现灵活的拓扑重构和故障容错。文章还通过具体案例展示了不同拓扑结构对并行训练策略的影响,以及 Multi-Pod 架构如何支撑超大规模模型训练。 作者 | Henry Ko 编译 | 岳扬 最近我大量使用 TPU,发现它们与 GPU 的设计理念非常不同,感觉很有趣。 TPU 的主要优势在于其可扩展性。这是通过硬件层面(例如能效方面和模块化)与软件层面(例如 XLA compiler)的协同设计实现的。 01 背景信息 简单介绍一下 TPU,它是谷歌...

探索 LanceDB 在多种存储方案下的查询效率

随着 LLM 和多模态 AI 的兴起,非结构化数据的规模呈指数级增长,这对数据存储、检索和分析提出了更高的要求。LanceDB 是 AI 原生多模态数据湖产品,采用自研的开源数据格式 Lance,以解决传统数据格式在大规模非结构化数据场景中的局限性,已被多家 AI 公司,如 Runway 和 Midjourney 等采纳。 LanceDB 在存储后端方面提供了多种选择,以满足用户在成本、延迟、可扩展性和可靠性方面的不同需求。近期,我们对 LanceDB 在不同存储方案中的性能进行了测试,测试涵盖 JuiceFS、本地 NVMe、AWS EBS、EFS、FSx for Lustre 等方案。结果表明,JuiceFS 在性能上优于 AWS EFS 和 FSx for Lustre,接近 EBS,能够稳定支持 LanceDB 的查询。 LanceDB 概述 LanceDB 是一个专为多模态数据设计的高性能向量数据库,旨在高效管理和搜索大规模的向量数据,特别适合用于 AI/ML 等应用场景,尤其是在多模态数据(如图像与文本嵌入)场景。 JuiceFS 概述 JuiceFS 是一个为云原生环境设...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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