דף זה מכיל מונחי מונחים של Google Cloud. לכל המונחים במילון המונחים, לחצו כאן.
A
צ'יפ אקסלרטור
קטגוריה של רכיבי חומרה מיוחדים, שמיועדים לבצע חישובי מפתח שדרושים לאלגוריתמים של למידה עמוקה (Deep Learning).
צ'יפים מסוג מאיץ (או פשוט מאיצים) יכולים לשפר משמעותית את המהירות והיעילות של משימות אימון והסקת מסקנות בהשוואה למעבד (CPU) לשימוש כללי. המכשירים האלה אידיאליים לאימון רשתות נוירונים ולמשימות עיבוד דומות.
דוגמאות לצ'יפים של מאיץ:
- יחידות עיבוד Tensor של Google (TPUs) עם חומרה ייעודית ללמידה עמוקה (Deep Learning).
- יחידות ה-GPU של NVIDIA, למרות שתוכננו במקור לעיבוד גרפיקה, נועדו לאפשר עיבוד מקביל ויכולות להגביר משמעותית את מהירות העיבוד.
B
הֶקֵּשׁ באצווה
התהליך של הסקת חיזויים מדוגמאות ללא תווית המחולקות לקבוצות משנה קטנות יותר ("אצווה").
הסקת המסקנות מאצווה יכולה למנף את תכונות המקבילות של צ'יפים של מאיץ. כלומר, מספר מאיצים יכולים בו-זמנית להסיק תחזיות על קבוצות שונות של דוגמאות ללא תוויות, וכך להגדיל באופן משמעותי את מספר ההסקות לשנייה.
C
Cloud TPU
מאיץ חומרה ייעודי, שמטרתו להאיץ עומסי עבודה של למידת מכונה ב-Google Cloud.
D
מכשיר
מונח עמוס מדי עם שתי ההגדרות האפשריות הבאות:
- קטגוריית חומרה שיכולה להריץ סשן TensorFlow, כולל מעבדי CPU, מעבדי GPU ו-TPUs.
- כשמאמנים מודל ML על צ'יפים של מאיץ (GPUs או TPU), החלק במערכת שמבצע למעשה מניפולציה של tensors ו-embeddings. המכשיר פועל על צ'יפים של מאיץ. לעומת זאת, המארח פועל בדרך כלל על מעבד (CPU).
H
מארח
כשמאמנים מודל ML על צ'יפים של מאיצים (GPUs או TPUs), החלק במערכת ששולט בשני הרכיבים הבאים:
- הזרימה הכוללת של הקוד.
- החילוץ והטרנספורמציה של צינור הקלט
המארח בדרך כלל פועל במעבד (CPU) ולא בצ'יפ המאיץ; המכשיר מבצע מניפולציה של tensors על הצ'יפים של המאיץ.
M
רשת
בתכנות מקבילות של למידת מכונה, מונח שקשור להקצאת הנתונים והמודל לצ'יפים של TPU, והגדרת האופן שבו הערכים האלה יפוצלו או ישוכפלו.
רשת היא מונח עמוס מדי, שיכול להיות בעל אחת מהאפשרויות הבאות:
- פריסה פיזית של שבבי TPU.
- מבנה לוגי מופשט למיפוי הנתונים והמודל לצ'יפים של TPU.
בכל מקרה, הרשת מצוינת כצורה.
S
פיצול
חלוקה לוגית של ערכת האימון או של המודל. בדרך כלל, תהליכים מסוימים יוצרים פיצולים על ידי חלוקת הדוגמאות או הפרמטרים למקטעים בגודל שווה (בדרך כלל). לאחר מכן, כל פיצול מוקצה למכונה אחרת.
פיצול של מודל נקרא מקביליות של מודלים; פיצול נתונים נקרא מקביליות של נתונים.
T
יחידת עיבוד Tensor (TPU)
מעגל משולב ספציפי לאפליקציה (ASIC) שמבצע אופטימיזציה לביצועים של עומסי עבודה של למידת מכונה. ה-ASIC הזה פרוס כצ'יפים של TPU במכשיר TPU.
TPU
קיצור של יחידת עיבוד Tensor.
שבב TPU
תהליך האצה של אלגברה לינארית שניתן לתכנות עם זיכרון בעל רוחב פס גבוה על שבב המותאם לעומסי עבודה של למידת מכונה. במכשיר TPU פרוסים מספר צ'יפים של TPU.
מכשיר TPU
מעגל מודפס (PCB) עם כמה שבבי TPU, ממשקי רשת עם רוחב פס גבוה וחומרת קירור למערכת.
מאסטר של TPU
תהליך התיאום המרכזי שפועל במכונה מארחת ששולחת ומקבלת נתונים, תוצאות, תוכניות, ביצועים ומידע על תקינות המערכת אל עובדי TPU. המאסטר של TPU מנהל גם את ההגדרה והכיבוי של מכשירי TPU.
צומת TPU
משאב TPU ב-Google Cloud עם סוג TPU ספציפי. צומת ה-TPU מתחבר לרשת ה-VPC שלכם מרשת VPC השכנה. צומתי TPU הם משאב שמוגדר ב-Cloud TPU API.
TPU Pod
הגדרה ספציפית של מכשירי TPU במרכז הנתונים של Google. כל המכשירים ב-TPU Pod מחוברים זה לזה באמצעות רשת ייעודית במהירות גבוהה. TPU Pod הוא ההגדרה הגדולה ביותר של מכשירי TPU שזמינים לגרסת TPU ספציפית.
משאב TPU
ישות TPU ב-Google Cloud שאתם יוצרים, מנהלים או צורכים. לדוגמה, צומתי TPU וסוגי TPU הם משאבים של TPU.
פלח TPU
קטע TPU הוא חלק חלקי בלבד ממכשירי TPU ב-TPU Pod. כל המכשירים בפלח TPU מחוברים זה לזה באמצעות רשת ייעודית במהירות גבוהה.
סוג TPU
הגדרה של מכשיר TPU אחד או יותר עם גרסה ספציפית של חומרת TPU. בוחרים סוג TPU כשיוצרים צומת TPU ב-Google Cloud. לדוגמה, סוג v2-8 TPU הוא מכשיר TPU v2 יחיד עם 8 ליבות. לסוג TPU מסוג v3-2048 יש 256 מכשירי TPU v3 עם חיבור לרשת ו-2,048 ליבות בסך הכול. סוגי TPU הם משאבים שמוגדרים ב-Cloud TPU API.
עובד TPU
תהליך שפועל במכונה מארחת ומפעיל תוכנות למידת מכונה במכשירי TPU.