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Cloud TPUの使いどころガイドライン - Qiita

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sh19910711
"行列計算が大きく占めているモデル / 向いてないワークロード: 頻繁にブランチングしてたり要素ごとの積が多くを占めるような線形代数のプログラム / TPU: 大量の行列積演算が速くなるように最適化されている" 2018

その他

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Cloud TPUの使いどころガイドライン - Qiita

TPUもリリースされ、CPU, GPU, TPUをどういった時に、何を基準に使い分ければよいのかと思っていたら、... TPUもリリースされ、CPU, GPU, TPUをどういった時に、何を基準に使い分ければよいのかと思っていたら、以下に記載されていることだったのでメモ。 https://cloud.google.com/tpu/docs/tpus Cloud TPUは特定のワークロードに最適化されているので、機械学習のワークロードによってはCompute EngineのインスタンスでCPUGPUを使用した方がよいケースがある。一般的には、どの環境を選択すべきかは以下のガイドラインに従えばよい。 CPU 柔軟性があるプロトタイプを素早く作る必要がある場合 モデルのトレーニングに時間がかからないような単純なモデル 小さなモデル C++で記述されたカスタムTensorFlow operationが大部分を占めるモデル 利用可能なI/Oやホストのネットワークバンド幅が制限されているモデル GPU TensorF

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  • sh199107112024年06月08日 sh19910711
  • Itisango2018年03月01日 Itisango
  • mapk0y2018年02月26日 mapk0y
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