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Titan V ist doch haushoch überlegen?

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  1. Titan V ist doch haushoch überlegen?

    Autor: honna1612 14.12.17 - 14:50

    Ich habe mir die specs genauer angesehen und Tensor Cores sind einfach Matrix Multiplikations einheiten mit variabler matrixgröße und variablen typen für die elemente (also int, float, double usw,)

    Jetzt hat aber eine Titan V 120Tflops und 653 GB/s bandbreite, passt in einen PCIe Slot.
    Google Lösung ist ein proprietäres Board mit 600GB/s Bandbreite und 48 Tflops.

    Übersehe ich etwas oder ist die Titan V wirklich in jeder hinsicht besser?

  2. Re: Titan V ist doch haushoch überlegen?

    Autor: pumok 14.12.17 - 14:56

    Ich kann nicht sagen was, aber Du übersiehst mit Sicherheit etwas. Google würde kein solches Board entwickeln, wenn sie mit einer Handelsüblichen Grafikkarte die selben Ergebnisse erziehlen würden.

  3. Re: Titan V ist doch haushoch überlegen?

    Autor: Noren 14.12.17 - 15:21

    Denke ich auch, ich kann mir gut vorstellen, dass die Herstellungskosten weniger sind und/oder der Stromverbrauch geringer ist.

  4. Re: Titan V ist doch haushoch überlegen?

    Autor: itse 14.12.17 - 15:34

    Na, eine dedizierte ASIC für deeplearning ist genau was, wenn die software und datenmengen immer größer und complexer werden? ein briefbeschwerer.

    eine gpu hingegen kann man noch für jahre zum zocken oder content creation oder desktop-virtualisierung nutzen.

    preis-leistung sind gpus noch auf jahre die beste investition ;)

    google macht es einfach, weil sie kohle haben, ein prestige-projekt.
    stromverbraucht ist relativ egal, da immer größere anteile frei haus über erneuerbare...
    (nur wärmeenergie ist immer noch teuer, 70% anteil in deuschland ... tendenz steigend bei immer kälterem wetter auf jahressicht ;)

    mfg

  5. Re: Titan V ist doch haushoch überlegen?

    Autor: dx64 14.12.17 - 15:44

    viel chipfläche der titan v wird für die alus der gpu verwendet, da google darauf wohl verzichten kann und nur das pendant zu den tensorcores unterbringen muss verkleinert das den chip und damit die kosten enorm. außerdem verringern sie so die abhängigkeit zu anderen herstellern und können die hardware auch exakt nach ihren vorstellungen designen. da deep learning gut skaliert sollte man auch nicht einen einzelnen chip betrachten - genausogut könnte man ja auch behaupten dass ein pod mit 11.5 pflop viel schneller ist als eine titan v -- so lange man die kosten der chips und den energieverbrauch nicht kennt ist es nicht möglich zu urteilen.
    was man allerdings mit ziemlich hoher sicherheit sagen kann ist dass google sich diesen schritt sicher sehr gut überlegt hat.


    btw: die 120tflops der titan v gelten darüber hinaus nur für die tensorcores (das wird erreicht da diese kaum programmierbar sind, die programmierbaren einheiten erreichen in etwa 15tflop) - die angaben von google (45tflop) gilt aber ebenfalls für das inferencing. außerdem ist es vielleicht interessant seinen blickwinkekl zu ändern und zu sagen dass die bandbreite pro flop bei den tpus viel höher ist als bei der titan - je nach szenario kommt es darauf an ob die theoretische leistung überhaupt abgerufen werden kann und 2 tpus mit 1200gbit/s trotz nur 90tflop auf dem papier trotzdem schneller sein können als eine titan v mit 650gbit und 120tflop..

  6. Re: Titan V ist doch haushoch überlegen?

    Autor: schap23 14.12.17 - 17:39

    Lies doch mal folgenden Artikel:

    https://cloud.google.com/blog/big-data/2017/05/an-in-depth-look-at-googles-first-tensor-processing-unit-tpu

    Die TPU ist demnach ungefähr 30-mal so energieffizient und ebenfalls ca. 30 mal so performant wie eine nicht genau spezifizierte GPU.

    Bei CUDA kann man in der Regel nur 1024 Operationen parallel durchführen. Eine Matrix von 512x512 besteht aber 262144 Zahlen. Da ist gegenüber einer GPU noch viel Luft nach oben.

    TPU sind für eine bestimmte Aufgabe (Multiplikation großer Matrizen) optimiert. Da kann kein Rechenwerk mitkommen, daß beliebige Aufgaben lösen kann.

  7. Re: Titan V ist doch haushoch überlegen?

    Autor: amagol 14.12.17 - 19:44

    itse schrieb:
    --------------------------------------------------------------------------------
    > eine gpu hingegen kann man noch für jahre zum zocken oder content creation
    > oder desktop-virtualisierung nutzen.

    LOL, was bitte macht man in einem Jahr in einem Rechenzentrum mit ein paar Millionen alten Grafikkarten? Ich glaub kaum, dass du auf eBay dann auch nur die Portokosten wieder reinbekommst.

    > preis-leistung sind gpus noch auf jahre die beste investition ;)

    Fuer dich als Endverbraucher vermutlich. Aber wozu solltest du ueberhaupt sowas brauchen?

    > google macht es einfach, weil sie kohle haben, ein prestige-projekt.
    > stromverbraucht ist relativ egal, da immer größere anteile frei haus über
    > erneuerbare...

    Google macht das wohl eher weil in der Cloud (nicht nur Google, auch MS und AWS) ganz viele solche TPUs vermietet werden und in einem Rechenzentrum Platz und Energie (2x Verbrauch + Abwaerme) wesendlich wichtiger sind als in einem Desktop PC.

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