选自KDnuggets 作者：Chengwei Zhang 机器之心编译 参与：高璇、路 本文介绍了如何利用 Google Colab 上的免费 Cloud TPU 资源更快地训练 Keras 模型。...在 IMDB 情感分类任务上训练 LSTM 模型是个不错的选择，因为 LSTM 的计算成本比密集和卷积等层高。...激活 TPU 静态输入 Batch Size 在 CPU 和 GPU 上运行的输入管道大多没有静态形状的要求，而在 XLA/TPU 环境中，则对静态形状和 batch size 有要求。...Could TPU 包含 8 个可作为独立处理单元运行的 TPU 核心。只有八个核心全部工作，TPU 才算被充分利用。...结论 本快速教程介绍了如何利用 Google Colab 上的免费 Cloud TPU 资源更快地训练 Keras 模型。
第 3 节：Google Cloud Platform 上的 TensorFlow 张量处理单元（TPU）是 Google Cloud Platform（GCP）上高性能 AI 应用的基本构建块。...借助 Cloud TPU，用户可以使用 TensorFlow 在 Google 的 Cloud TPU 硬件上运行其 ML 工作流。 用户可以使用 TPU（特别是线性代数算法）获得最大的性能提升。...我们的程序创建了一个图，该图被复制到 Cloud TPU 中的所有可用核心，并且 TensorFlow 会话主服务器设置为第一个工作服务器。...从 TensorFlow 估计器转换为TPUEstimator 当您转换为任何其他工具时，请确保从一个小例子开始，然后再处理一个复杂的例子。 这有助于熟悉任何工具的基本概念。...Google Cloud 的功能，使训练和部署可用于任何类型和大小的数据的 ML 模型变得容易。
AI科技大本营消息，北京时间周一（2月12日）晚间，Google 宣布，在 Google Cloud Platform（GCP）上正式推出Cloud TPUs 测试版服务，帮助研究人员更快地训练和运行机器学习模型...以下是 Google Cloud 的官方博客内容： Cloud TPUs 是 Google 设计的一系列硬件加速器，专门针对加速和扩大使用 TensorFlow 编程的机器学习工作负载进行了优化。...▌让机器学习模型训练更容易 传统上，为定制的 ASIC 和超级计算机编写程序需要深入的专业知识，但是对于 Cloud TPU 而言，你可以使用高级的 TensorFlow APIs 进行编程。...正如我们在 NIPS 2017 上宣布的那样，在一个完整的 TPU pod 上，ResNet-50 和 Transformer 的训练时间将从大半天将至 30 分钟以内，而且无需修改任何代码。...目前，Cloud TPU 的供应依然受限，价格将以秒计费，大约为 6.5 美元/Cloud TPU/小时，申请地址为：https://services.google.com/fb/forms/cloud-tpu-beta-request
以下是我们根据云TPU文档中提到的TPU的一些用例： 以矩阵计算为主的模型 在训练中没有定制的TensorFlow操作 要训练数周或数月的模型 更大和非常大的模型，具有非常大的batch ❝如果你的模型使用自定义的.../www.tensorflow.org/guide/distributed 训练模型 在本节中，我们将实际了解如何在TPU上训练BERT。...错误很明显，它说你不能在eager执行时访问本地文件系统，因为执行是被带到云端让TPU执行操作的。 因此，为了克服这个问题，我们需要将检查点保存在GCS存储桶中。...以下是官方文档中关于创建GCS存储桶的教程：https://cloud.google.com/storage/docs/creating-buckets 接下来，我们需要使用GCP凭据登录，并将GCP项目设置为活动配置...结论 在本文中，我们了解了为什么以及如何调整一个模型的原始代码，使之与TPU兼容。我们还讨论了何时和何时不使用TPU进行训练。
硬件平台：您可能需要将训练扩展到一台机器上的多个 GPU 或一个网络中的多台机器（每台机器拥有 0 个或多个 GPU），或扩展到 Cloud TPU 上。...您可通过 Google Colab、TensorFlow Research Cloud 和 Cloud TPU 平台进行使用。...TPU 会在多个 TPU 核心之间实现高效的全归约（all-reduce）和其他集合运算，并将其用于 TPUStrategy。...在 Colab 中，您无需为其指定任何参数。 如果要将其用于 Cloud TPU，您必须： 在 tpu 参数中指定 TPU 资源的名称。 在程序开始时显式地初始化 TPU 系统。...这是使用 TPU 进行计算前的必须步骤。初始化 TPU 系统还会清除 TPU 内存，所以为了避免丢失状态，请务必先完成此步骤。
但是，谷歌曾多次表示不会对外销售TPU，而是将TPU与谷歌云Google Cloud Platform（GCP）和TensorFlow绑定，让使用GCP和TF的用户享受TPU带来的计算优势。...除了开放源码的TensorFlow Lite编程环境之外，Edge TPU最初将部署多个Google AI模型，并结合谷歌在AI和硬件方面的专业知识。...它允许你在Edge TPU或基于GPU和CPU的加速器上执行在Google Cloud中训练了的ML模型。...由于Edge ML运行时与TensorFlow Lite接口，因此它可以在网关类设备中的CPU，GPU或Edge TPU上执行ML推理，或者在终端设备（如摄像头）中执行ML推理。...这一操作将使得那些已经使用TensorFlow作为其主要机器学习框架的开发者，更快更高效地使用Edge TPU，提供全栈式硬件，进一步将其锁定在谷歌云的生态系统中。
learner可以扩展到数千个核心（例如，在Cloud TPU上最多2048个），actor的数量可以扩展到数千台机器，以充分利用learner，从而可以以每秒数百万帧的速度进行训练。...SEED RL基于TensorFlow 2 API，在我们的实验中，是通过TPU加速的。 ? ?...SEED RL的学习器组件能够扩展到成千上万个核心，例如在Cloud TPU上最多可扩展到2048个，而actor的数量可扩展多达数千台机器。...使用AI平台进行分布式训练 第一步是配置GCP和一个将用于培训的Cloud项目： 按照https://cloud.google.com/sdk/install上的说明安装Cloud SDK，并设置您的GCP...如https://cloud.google.com/ml-engine/docs/ working-with-cloud-storage所述，授予对AI Platform服务帐户的访问权限。
鉴于 Python 2.7 于 2020 年 1 月 1 日正式到期，Python 核心开发团队将不再对其进行任何维护，因此，TensorFlow 也从 2020 年 1 月 1 日开始停止支持Python...tf.keras 的更新 在 GPU 和 Cloud TPU 上提供了对混合精度的实验支持，引入了 TextVectorization 层，该层以原始字符串作为输入，并负责文本标准化，标记化，n-gram...Cloud TPU Pod 提供了对 Keras .compile，.fit， .evaluate，以及 .predict 的实验支持，适用于云计算的 TPU，Cloud TPU，以及所有类型的 Keras...Cloud TPU 支持带有 DistributionStrategy 和 Keras 的动态批处理大小。...需要注意的是，数据集的行为也略有不同，因为重新标记的数据集基数将始终是副本数的倍数。 tf.data.Dataset 现在支持在分布式环境中（包括在 TPU pod 上）自动进行数据分发和分片。
Google Brain 在其自定义 ASIC TPU 上针对分布式处理从头重新设计了 TensorFlow。此外，TensorFlow 可以在多个 NVIDIA GPU 核心上运行。...TensorFlow 能在多架构和多核心系统上运行，也可以在分布式进程上运行，将计算密集型处理作为工作者任务分发给各个系统。...TensorFlow 能在 Google TPU 上获得最佳性能，但它还努力在各种平台上实现高性能 — 这些平台不仅包括服务器和桌面，还包括嵌入式系统和移动设备。该框架还支持数量惊人的编程语言。...云安装选项 TensorFlow 有多种基于云的安装选项： Google Cloud TPU。...针对研究人员，Google 在云 TPU 实例上提供了 TensorFlow 的一个 Alpha 版本，名为 TensorFlow Research Cloud。 Google Cloud。
谷歌称，TPU 已运行在每一次搜索中；TPU 支持作为谷歌图像搜索（Google Image Search）、谷歌照片（Google Photo）和谷歌云视觉 API（Google Cloud Vision...Cloud TPU 是谷歌设计的一种硬件加速器，旨在优化以加速和扩大使用 TensorFlow 编程的机器学习工作负载。.../cloud.google.com/tpu/docs/tutorials/resnet）和其他常用的图像分类模型（https://github.com/tensorflow/tpu/tree/master...正如我们在 NIPS 2017 上宣布的那样，在完整的 TPU pod 上，ResNet-50 和 Transformer 的训练时间从大半天降到不到 30 分钟，而且无需改变任何代码。...注册地址：https://services.google.com/fb/forms/cloud-tpu-beta-request/ ? 本文为机器之心报道，转载请联系本公众号获得授权。
除了其内部开发人员，其他人无法以任何方式将云 TPU 联合使用。去年我们了解到，谷歌已经在其 TensorFlow 深度学习（DL）框架下抽取出云 TPU。...除了谷歌内部的 TensorFlow 开发团队和 Google Cloud 之外，没有人可以直接访问云 TPU 硬件，可能永远也不能。...这促使谷歌在 TPUv3 中尽可能多地保留 TPUv2 的系统接口和行为，即硬件抽象层和应用程序编程接口（API）。...我们认为谷歌在其 TPUv2 pod 中过度调配了服务器。这对于新的芯片和系统架构来说是可以理解的。...本周，谷歌没有就何时部署基于 TPUv3 芯片的任何功能或服务发表任何声明。我们认为，TPUv3 的发布旨在强调谷歌长期致力于控制自己内部生态的承诺，以加速其 TensorFlow 深度学习框架。
如果产品很成功，你的服务可能每秒会有大量查询，系统必须提升负载能力。提升负载能力的方法之一，是使用TF Serving，通过自己的硬件或通过云服务，比如Google Cloud API平台。...本章我们会使用Google Cloud AI Platform，因为它是唯一带有TPU的平台，支持TensorFlow 2，还有其它AI服务（比如，AutoML、Vision API、Natural Language...如果模型要做重计算（比如大矩阵乘法），强大的GPU算的更快，你还可以尝试Google Cloud AI Platform的TPU，它运行这种模型通常更快。...集群中的每个TF进程被称为任务task，或TF服务器。它有IP地址，端口和类型（也被称为角色role或工作job）。...云服务更便宜， 在Google Cloud AI Platform上训练大任务 如果你想用Google AI Platform，可以用相同的代码部署训练任务，平台会管理GPU VM。
当地时间凌晨6点多，Google Brain负责人、谷歌首席架构师Jeff Dean连发10条Twitter，只想告诉人们一件事情——我们推出了Cloud TPU的beta版，第三方厂商和开发者可以每小时花费...而从今天开始，第三方厂商和开发者可以在Google Cloud Platform买到Cloud TPU产品，值得注意的是，此次发放的是测试版，且数量有限。...根据Jeff Dean在Twitter发布的第三条推文显示，基于新发布的Cloud TPU，不到一天的时间，人们就可以在ImageNet上把ResNet-50模型训练到75%的精度，成本不足200美元。...第二代TPU是谷歌于去年Google I/O 大会上推出的“Cloud TPU”，也就是现在面向第三方厂商和开发者开放的产品， 据Jeff Dean表示，第一代TPU主要用于推行运算，而第二代则“加入了能满足训练需求的硬件结构...Cloud TPU此次是首次对外全面开放，而关注谷歌和人工智能的人就会发现，在一个月内，这已经是谷歌第二次出大招了。 今年1月中旬，谷歌发布Cloud AutoML。
而从今天起，所有开发者都可以在Google Cloud Platform试用云端TPU！...只需提供数据，这些模型可以使用TPU在Tensorflow上即刻运行。...与其等上几天或几周来训练业务关键的ML模型，使用者可以在晚上通过Cloud TPU上训练同一模型的一系列变体，并在第二天部署生成的、最精确的训练模型。...随着时间的推移，我们将开放源代码模型实现。 Adventurous ML专家可以使用谷歌提供的文档和工具，自行优化其他云端TPU中的TensorFlow模型。...—— Lyft L5 自动驾驶软件主管Anantha Kancherla 在Google Cloud上，我们希望为客户提供每个ML工作负载最适合的云端TPU，并提供各种高性能CPU（包括英特尔Skylake
$45.00 _ $45.95 使用抢占式 TPU 的价格示例 在以下示例中，使用的资源和时长与上例相同，但这一次该研究机构决定使用抢占式 TPU 来节省成本。...TPU $1.35 1 10 $13.50 - $14.45 2 使用步骤 2.1 创建GCP project 点击链接Google Cloud Platform之后会进入这样一个界面： 点击创建项目...注意：要想使用Cloud Storage，需要启用结算功能。 2.2.1 创建存储分区 存储分区用于保存您要在 Cloud Storage中存储的对象（任何类型的文件）。...2.2.3 清理 在最后一步中，您将删除之前为本教程创建的存储分区和对象。 2.3 打开Cloud Shell，使用ctpu工具 Shell在控制台右上角，如下图示： ?...上面的ctpu up命令主要做了如下几件事： 开启Computer Engine和Cloud TPU服务 创建预装有最新稳定版本TensorFlow的Computer Engine VM。
选自Google Cloud Platform 作者：Norm Jouppi 机器之心编译 在去年的谷歌 I/O 开发者大会上，谷歌宣布发布了一款新的定制化硬件——张量处理器（Tensor Processing...代码以 TensorFlow 为基础。 70 多个作者对这篇文章有贡献。这份报告也真是劳师动众，很多人参与了设计、证实、实施以及布局类似这样的系统软硬件。 ?...TPU 运行在每一次的搜索中；TPU 支持作为谷歌图像搜索（Google Image Search）、谷歌照片（Google Photo）和谷歌云视觉 API（Google Cloud Vision API...TPU 的中心是一个 65,536 的 8 位 MAC 矩阵乘法单元，可提供 92 万亿次运算/秒（TOPS）的速度和一个大的（28 MiB）的可用软件管理的片上内存。...GM 和 WM 分别是几何学图形与加权平均值。 ? 图10：CNN0 平台的单位功耗对比，其中红色和橙色线是 GPU 加 CPU 系统的功率。
TPU $1.35 1 10 $13.50 - $14.45 2 使用步骤 2.1 创建GCP project 点击链接Google Cloud Platform之后会进入这样一个界面： 点击创建项目...注意：要想使用Cloud Storage，需要启用结算功能。 2.2.1 创建存储分区 存储分区用于保存您要在 Cloud Storage中存储的对象（任何类型的文件）。...2.2.3 清理 在最后一步中，您将删除之前为本教程创建的存储分区和对象。...Google也有提供如何在TPU上运行该代码的教程:Training AmoebaNet-D on Cloud TPU 3.1 在Colab上运行结果 为检验代码是否可以正常运行，采用的是Google提供的伪造的...3.2 在Google Cloud上运行结果 3.2.1 配置环境 按照如上操作配置好VM,TPU和STORAGE BUCKET后，还需要命令行中配置如下信息： TPU_NAME 我的TPU信息如下：
Cloud TPUs，介绍如何将Julia代码直接部署到Google Cloud TPU，让程序运行更快。...Jeff Dean在推特上推荐了这篇论文，评价称：“Julia和TPU的结合意味着快速、易于表达的ML计算！” ? 谷歌的Cloud TPU是一种用于机器学习工作负载的很强大的新硬件架构。...近年来，Cloud TPU为谷歌的许多里程碑式的机器学习成就提供了动力。 谷歌现在已经在他们的云平台上开放提供一般用途的TPU，并且最近已经进一步开放，允许非TensorFlow前端使用。...这篇论文描述了通过这个新的API和Google XLA编译器，将Julia程序的适当部分卸载（offload）到TPU的方法和实现。...他们的实现仅需不到1000行Julia代码，没有对核心Julia编译器或任何其他Julia包进行TPU特定的更改。 具体方法和实现细节请阅读原论文。
谷歌已经开始向中国市场上的企业和开发者兜售自己的TPU，加上TensorFlow和谷歌云等标志性业务。这对在深度学习上获利丰厚的英伟达来说可能并不是一件好事。...此外，谷歌的超级计算机的设计仅支持谷歌自己的开源 TensorFlow 机器学习框架和生态系统，而 Saturn V 可适用于所有类型的软件。...英伟达的举措意味着，如果ASIC在其他应用程序和其他客户中变得更加普及和引人注目，英伟达可以应对ASIC可能带来的任何竞争威胁。英伟达可以将技术生态系统扩展到公司的直接市场以外。...TPU 和 Google TensorFlow 框架为公司的工程师和数据科学家提供了一个全面优化的平台，以支持他们的研究和产品开发。...除了内部驱动程序之外，Google Cloud可以通过为TensorFlow开发项目提供卓越的价格/性能的硬件，从而在与Amazon Web Services和Microsoft Azure Cloud
Google Colab 的好处在于，不需要任何配置就能直接上手使用，并提供免费的 GPU，你可以和任何人共享实时代码、数学公式、数据可视化结果、数据处理、数值模拟、机器学习模型等各种项目。...中； 提供基于浏览器的 Jupyter notebook； 完全免费，且提供 GPU 和 TPU（Pro 用户可以使用更多资源，但需要付费）； 支持 Python 2 和 Python 3； 提供两种硬件加速器...Google Colab 中的 TPU Google Colab 使用 TPU（张量处理单元）进行 Tensorflow 图上的加速。...在 Colab 中设置 TPU 在 Google Colab 中设置 TPU 的步骤如下： 运行时菜单 → 更改运行时 ?...选择 TPU 硬件加速器 确认在 TPU 硬件加速器上运行 这需要 TensorFlow 包。
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