Cloud TPUs sind Googles spezialisierte Tensor Processing Units für Machine Learning. Optimiert für Training und Inferenz großer Modelle, von LLMs bis Computer Vision.
Was sind Cloud TPUs?
TPUs (Tensor Processing Units) sind von Google entwickelte KI-Beschleuniger, optimiert für die Matrix-Multiplikationen, die bei neuronalen Netzen dominieren. Google trainiert alle internen Modelle (Gemini, PaLM, etc.) auf TPUs.
Im Vergleich zu GPUs bieten TPUs höhere Performance pro Dollar für große Training-Jobs, besonders bei Transformer-Architekturen und LLMs.
TPU-Generationen
| Generation | Erschienen | TFLOPs | HBM | Stärke |
|---|---|---|---|---|
| TPU v2 | 2017 | 180 | 64 GB | Einstieg, günstig |
| TPU v3 | 2018 | 420 | 128 GB | Gutes Preis-Leistungsverhältnis |
| TPU v4 | 2021 | 275 (BF16) | 32 GB | Optimiert für LLMs |
| TPU v5e | 2023 | 197 | 16 GB | Kostenoptimiert |
| TPU v5p | 2023 | 459 | 95 GB | Höchste Performance |
Kernfunktionen
- TPU Pods: Bis zu tausende TPUs mit High-Bandwidth Interconnect
- JAX Integration: Native Unterstützung für JAX und TensorFlow
- Spot/Preemptible: Bis zu 70% Kostenersparnis für fault-tolerante Jobs
- Vertex AI Integration: Managed Training auf TPUs ohne Infrastruktur
Typische Anwendungsfälle
LLM Training
Training von Large Language Models wie Llama, Mistral oder eigenen Modellen. TPU Pods skalieren auf tausende Chips für Modelle mit Milliarden Parametern.
Computer Vision
Große Vision-Modelle (ViT, CLIP) trainieren schneller auf TPUs. Batch-Processing von Bildern profitiert von TPU-Architektur.
Wissenschaftliche Forschung
Protein-Faltung (AlphaFold), Klimamodelle und andere wissenschaftliche Simulationen. TPU Research Cloud bietet kostenlosen Zugang für qualifizierte Forschungsprojekte.
TPU vs. GPU auf GCP
| Kriterium | Cloud TPU | Cloud GPU (A100/H100) |
|---|---|---|
| Frameworks | TensorFlow, JAX | PyTorch, TensorFlow, alle |
| Stärke | Große Training-Jobs | Flexibilität, Inferenz |
| Preis/Performance | Besser für Training | Besser für kleine Jobs |
| Verfügbarkeit | Wenige Regionen | Viele Regionen |
| Ökosystem | Google-fokussiert | Breiter Support |
Vorteile
- Performance: Optimiert für ML-Workloads, bis zu 10x günstiger als GPUs
- Skalierung: TPU Pods für Training der größten Modelle
- Integration: Native Unterstützung in Vertex AI und GKE
- Spot-Preise: Bis zu 70% Rabatt für interruptible Workloads
Integration mit innFactory
Als Google Cloud Partner unterstützt innFactory Sie bei Cloud TPU: Workload-Analyse, Framework-Migration (PyTorch zu JAX), Training-Architektur und Kostenoptimierung.
Typische Anwendungsfälle
Technische Spezifikationen
Häufig gestellte Fragen
Was ist ein Cloud TPU?
TPU (Tensor Processing Unit) ist Googles spezialisierter KI-Chip, entwickelt für Machine Learning Workloads. TPUs sind für Matrix-Operationen optimiert, die bei neuronalen Netzen dominieren. Google trainiert interne Modelle wie Gemini auf TPUs.
Wann sollte ich TPU statt GPU verwenden?
TPUs sind ideal für großes Training mit TensorFlow oder JAX, besonders bei Transformer-Modellen und LLMs. GPUs sind besser für PyTorch (native Unterstützung), kleinere Modelle, oder wenn Sie flexible Hardware für verschiedene Workloads brauchen.
Welche Frameworks unterstützen Cloud TPUs?
TensorFlow und JAX haben native TPU-Unterstützung. PyTorch funktioniert über PyTorch/XLA, benötigt aber Anpassungen. Für beste Performance empfehlen wir JAX für neue Projekte oder TensorFlow für bestehende Codebases.
Was kosten Cloud TPUs?
TPU v4 kostet ab $1.35/Stunde, TPU v5e ab $1.20/Stunde. Preemptible/Spot TPUs sind bis zu 70% günstiger. Für Training über Wochen sind TPU Pods mit Committed Use Discounts am wirtschaftlichsten.
Sind Cloud TPUs in Europa verfügbar?
Ja, TPUs sind in europe-west4 (Niederlande) verfügbar. Nicht alle TPU-Generationen sind in allen Regionen verfügbar. Prüfen Sie die Dokumentation für aktuelle Verfügbarkeit.
