وحدة معالجة الموترات (TPU)
وحدة معالجة الموترات هي دارة متكاملة مخصصة تم تصميمها من قبل Google لتسريع عمليات الموترات — عمليات ضرب المصفوفات في جوهر التدريب والاستدلال بالشبكات العصبية — مما يوفر إنتاجية أعلى لكل واط من وحدات معالجة الرسومات ذات الأغراض العامة لهذه الأعباء.
وحدة معالجة الموترات (TPU) هي دارة متكاملة خاصة بالتطبيق تم تطويرها بواسطة Google لتسريع أعباء التعلم الآلي، وخاصة عمليات الضرب المتراكم للمصفوفات التي تهيمن على حساب الشبكة العصبية. على عكس وحدات معالجة الرسومات، التي تم تصميمها للحساب المتوازي العام، تُحسَّن وحدات معالجة الموترات حصراً للجبر الخطي الكثيف — العملية الرياضية الأساسية في كل من تدريب وتشغيل النماذج الكبيرة.
تم بناء وحدات معالجة الموترات حول بنية مصفوفة انقباضية: شبكة من وحدات الضرب والتراكم التي تمرر البيانات بين الجيران دون تخزين النتائج المرحلية في الذاكرة الرئيسية، مما يقلل بشكل كبير من ضغط نطاق الذاكرة الترددي. وحدة Google Tensor Processing Unit v1، المنشورة داخلياً في عام 2015 والمكشوفة في ISCA 2017، قدمت 92 تيرا-عملية في الثانية (TOPS) على أعداد صحيحة 8-بت. أضافت الأجيال اللاحقة ذاكرة نطاق ترددي عالي (HBM) ودعم bfloat16 وموصلات متعددة الشرائح. TPU v5e و v5p، المتاحة عبر Google Cloud اعتباراً من 2024-2025، تدعم مجموعات من آلاف الرقائق المرتبطة بموصلات مخصصة للتدريب الموزع على نطاق واسع.
تُهم وحدات معالجة الموترات لأنها تقلل من تكلفة ووقت تدريب وتقديم نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة. تُنسب Google إليها جعل من المجدي اقتصادياً تدريب AlphaGo و BERT وعائلات النماذج PaLM و Gemini على نطاق واسع. للاستدلال على حجم الإنتاج — مليارات الاستعلامات يومياً عبر Google Search و Translate و Gemini — توفر مجموعات TPU مزايا في الكمون والتكلفة على أساطيل وحدات معالجة الرسومات، خاصة بالنسبة لأعباء المحول ذات أنماط الوصول إلى الذاكرة القابلة للتنبؤ.
اعتباراً من عام 2026، تقدم Google TPU v5p و v5e عبر Google Cloud، بينما تستهدف الجيل السادس (وحدة Ironwood Tensor Processing Unit، المعلنة في Google Cloud Next 2025) تدريب الذكاء الاصطناعي بحجم exaflop. قدمت مزودو الخدمات السحابية الكبيرة الآخرون وملاعب الذكاء الاصطناعي معالجات تنافسية مخصصة، لكن وحدات معالجة الموترات من Google تبقى الدارات المتكاملة الخاصة بالذكاء الاصطناعي من الطرف الأول الأكثر نشراً على نطاق واسع في الإنتاج، حيث معالجة الغالبية العظمى من أعباء التعلم الآلي الداخلية لـ Google منذ عام 2017.