第255章 美**惑 (第1/4页)
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teextptfor评论称，tp并不复杂，看上去更像是雷达应用的信号处理引擎，而不是标准的x86衍生架构。jopp说，虽然tp有很多矩阵乘法单元，但tp比“gp在思路上更接近浮点单元协处理器”，tp没有任何存储程序，仅执行从主机发送的指令。
由于要获取大量的权重并将这些权重送到矩阵乘法单元，tp上的dr是作为一个独立的单元并行运行。同时，矩阵乘法单元通过减少统一缓冲区的读写降低能耗，也就是进行所谓的“脉动运行”（sstolexeto）。
tp有两个内存，还有一个用于存储模型中参数的外部dr。参数进来以后，从矩阵乘法单元的上层开始加载。同时，可以从左边加载激活，也就是“神经元”的输出。这些都以“sstol”脉动的方式进入矩阵单元，然后进行矩阵相乘，每个周期可以做64，000次累积。
鉴于大多数使用机器学习的公司（除了febook）都使用p做推理，因此谷歌tp论文将英特尔“sell”xeoe5v3处理器和tp做了对比，而且从数据可以看出，后者在多维度推理方面性能远超前者。teextptfor也由此评论，难怪用惯了x86处理器集群做机器学习的谷歌要自己研发一款新的芯片做推理。
在谷歌的测试中，使用64位浮点数学运算器的18核sellxeoe5-2699v3处理器，以23g运行的情况下每秒能够处理13s（每秒万亿次运算），提供51gb/秒的内存带宽，sell芯片的能耗是145瓦，系统（包括了256gb的内存）繁忙时耗能455瓦特。
相比之下，tp使用8位整数数学运算器，拥有256gb的主机内存和32gb的自身内存，片上内存带宽34gb/秒，峰值92s，推理吞吐量高了71倍，而托管tp的服务器的热功率为384瓦
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