GoogleはAIワークロード向けのCloud TPU仮想マシンを発表しました。

Cloud TPU VMの一般提供により、ユーザーはもはやCloud TPUにリモートアクセスする必要がなくなりました。

Google Cloudは、人工知能のワークロード向けにTPU仮想マシン（VM）の一般提供を発表しました。

一般提供版には、新しいTPU埋め込みAPIが含まれており、Google Cloudはこれが大規模な機械学習に基づくランキングおよび推薦のワークロードを加速できると主張しています。

Google Cloudは、Cloud TPUによる埋め込み加速が、コストのかかる深層ニューラルネットワークベースのアルゴリズムに依存するランキングや推薦のユースケースに関連するコストを削減するのに役立つと述べました。

「彼らは大量のデータを使用する傾向があり、従来の機械学習インフラストラクチャでのトレーニングと展開が難しく、費用がかかる場合があります」とGoogle Cloudはブログ投稿で述べました。

"Cloud TPUを使用した埋め込み加速は、この問題を低コストで解決できます。埋め込みAPIは、ポッド内の数百のCloud TPUチップに自動的にシャーディングすることで、埋め込みテーブルなどの大量のデータを効率的に処理できます。これらのチップはすべて、カスタム構築された相互接続を介して相互に接続されています。"

同時に、TPU VMは、各フレームワークのセットアップを容易にするために、TensorFlow、PyTorch、JAXの3つの主要なフレームワークをサポートするように設計されています。

Google Cloudは、TPU VMが入力データパイプラインをTPUホスト上で直接実行できることを追加しました。この機能を通じて、ユーザーはTensorFlow Textなどの独自のカスタマーオペレーションを構築できるため、もはやTensorFlowランタイムリリースバージョンに縛られることはありません。

ホスト上のアクセラレーターでのローカル実行は、分散強化学習などのユースケースも可能にします。

「Cloud TPU VMを使用すると、物理TPUハードウェアが接続されている同じホスト上でインタラクティブに作業できます」とGoogle Cloudは述べました。

「急速に成長しているTPUユーザーコミュニティは、このアクセスメカニズムを熱心に採用しています。これにより、デバッグエクスペリエンスが向上するだけでなく、TPUノード(ネットワークアクセス)アーキテクチャでは実現できなかった分散強化学習などの特定のトレーニング設定も可能になるからです。」

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