בדף הזה נמצאים המונחים של מילון המונחים של Google Cloud. לעיון בכל המונחים של מילון המונחים, לחצו כאן.
א'
צ'יפ של Accelerator
קטגוריה של רכיבי חומרה מיוחדים שנועדו לבצע חישובים חשובים לצורך אלגוריתמים של למידה עמוקה (Deep Learning).
צ'יפים של Accelerator (או רק Accelerator, בקיצור) יכולים להאיץ משמעותית את המהירות והיעילות של הדרכות ומשימות של הסקת מסקנות בהשוואה למעבד (CPU) לשימוש כללי. הם אידיאליים לאימון רשתות נוירונים ומשימות דומות שמצריכות חישוב.
דוגמאות לצ'יפים של Accelerator:
- יחידות העיבוד של Google ל-Tensor (TPU) עם חומרה ייעודית ללמידה עמוקה.
- ה-GPUs של NVIDIA, שתוכננו בהתחלה לעיבוד גרפי, נועדו לאפשר עיבוד מקביל, מה שעלול להאיץ משמעותית את מהירות העיבוד.
B
מסקנות באצווה
תהליך החיזוי של המסקנה במספר דוגמאות ללא תוויות מחולק לקבוצות משנה קטנות יותר ("אצווה").
מסקנות אצווה יכולות למנף את תכונות המקבילות של צ'יפים של Accelerator. כלומר, מספר מאיצים יכולים בו-זמנית להסיק מסקנות בקבוצות שונות של דוגמאות ללא תוויות, וכך להגדיל משמעותית את מספר ההשערות לשנייה.
ג'
Cloud TPU
מאיץ חומרה מיוחד שנועד להאיץ את עומסי העבודה של למידת מכונה ב-Google Cloud Platform.
D
device
מונח עמוס מדי עם שתי ההגדרות האפשריות הבאות:
- קטגוריה של חומרה שיכולה להריץ סשן של TensorFlow, כולל מעבדים, מעבדי GPU וTPU.
- כשמאמנים מודל של למידת מכונה על צ'יפים של האצה (GPUs או TPU), החלק במערכת שמניע בפועל טנטורים והטמעות. המכשיר פועל על שבבים להאצה. בניגוד לכך, המארח פועל בדרך כלל במעבד (CPU).
H
מארח
אחרי אימון של מודל למידת מכונה בצ'יפים של האצה (GPUs או TPU), החלק במערכת ששולט בשני הרכיבים הבאים:
- התהליך הכללי של הקוד.
- החילוץ והטרנספורמציה של צינור עיבוד הנתונים.
בדרך כלל המארח פועל במעבד (CPU) ולא בצ'יפ של האצה. המכשיר מפעיל את המתחים על הצ'יפים של המאיצים.
M
רשת
בתכנות מקבילות בלמידת מכונה, מונח שמשויך להקצאת הנתונים והמודל לצ'יפים של TPU, והגדרה של אופן הפיצול או השכפול של הערכים האלה.
'רשת' היא מונח בעומס יתר שיכול להיות אחד מהסטטוסים הבאים:
- פריסה פיזית של צ'יפים של TPU.
- מבנה לוגי מופשט למיפוי הנתונים והמודל לצ'יפים של TPU.
בכל אחת מהאפשרויות, רשת מציינת צורה.
S
פיצול
מחלקה לוגית של קבוצת האימון או של המודל. בדרך כלל חלק מהתהליך יוצר פיצולים על ידי חלוקת הדוגמאות או הפרמטרים למקטעים (בדרך כלל) בגודל שווה. לאחר מכן, כל פיצול מוקצה למכונה אחרת.
פיצול מודל נקרא מקבילות של מודלים. פיצול נתונים נקרא מקבילות נתונים.
T
יחידת העיבוד של Tensor (TPU)
מעגל משולב ספציפי לאפליקציה (ASIC) שמייעל את הביצועים של עומסי עבודה של למידת מכונה. ה-ASIC הזה נפרס כמספר צ'יפים של TPU במכשיר TPU.
TPU
קיצור של יחידת העיבוד של חיישנים.
צ'יפ של TPU
Accelerator ליניארי בתכנות אלגברה עם זיכרון פס רחב גבוה על שבב, שמתאים לעומסי עבודה של למידת מכונה. מספר צ'יפים של TPU פרוסים במכשיר TPU.
מכשיר TPU
לוח מודפס מודפס (PCB) עם צ'יפים של TPU, ממשקי רשת ברוחב פס גבוה וחומרה של מערכת הקירור.
מאסטר ב-TPU
תהליך התיאום המרכזי פועל במכונה מארחת ששולחת ומקבלת נתונים, תוצאות, תוכניות, ביצועים ומידע על תקינות המערכת לעובדי TPU. האדמין של TPU מנהל גם את ההגדרה והכיבוי של מכשירי TPU.
צומת TPU
משאב TPU ב-Google Cloud Platform עם סוג TPU ספציפי. צומת ה-TPU מתחבר לרשת ה-VPC מרשת VPC משותפת. צמתים של TPU הם משאב שמוגדר ב-Cloud TPU API.
TPU Pod
הגדרה ספציפית של מכשירי TPU במרכז נתונים של Google. כל המכשירים ב-TPU מחוברים זה לזה דרך רשת ייעודית במהירות גבוהה. TPU Pod הוא התצורה הגדולה ביותר של מכשירי TPU שזמינים לגרסת TPU ספציפית.
משאב TPU
ישות מסוג TPU ב-Google Cloud Platform שאתם יוצרים, מנהלים או צורכים. לדוגמה, צמתים של TPU וסוגי TPU הם משאבים של TPU.
פלח TPU
פלח TPU הוא חלק עשרוני של מכשירי TPU ב-TPU Pod. כל המכשירים בפלח TPU מחוברים זה לזה ברשת ייעודית במהירות גבוהה.
סוג TPU
הגדרה של מכשירי TPU אחד או יותר, עם גרסה ספציפית של חומרת TPU. בוחרים סוג TPU כשיוצרים צומת TPU ב-Google Cloud Platform. לדוגמה, סוג v2-8 של TPU הוא מכשיר TPU v2 יחיד עם 8 ליבות. לסוג TPU של v3-2048 יש 256 מכשירי TPU v3 עם חיבור לרשת וסה"כ 2048 ליבות. סוגי ה-TPU הם משאב שמוגדר ב-Cloud TPU API.
עובד של TPU
תהליך שפועל במכונה מארחת ומפעיל תוכניות של למידת מכונה במכשירי TPU.