Google anuncia máquinas virtuales Cloud TPU para cargas de trabajo de IA

La disponibilidad general de las VM de Cloud TPU significa que los usuarios ya no tienen que acceder de forma remota a Cloud TPU.

Google Cloud ha anunciado la disponibilidad general de las máquinas virtuales (VM) de TPU para cargas de trabajo de inteligencia artificial.

La versión de disponibilidad general incluye una nueva API de incrustación de TPU, que Google Cloud afirma que puede acelerar las cargas de trabajo de clasificación y recomendación a gran escala basadas en ML

Google Cloud dijo que la incorporación de la aceleración con Cloud TPU puede ayudar a las empresas a reducir los costos asociados con los casos de uso de clasificación y recomendación, que comúnmente se basan en algoritmos profundamente basados en redes neuronales que pueden ser costosos de ejecutar.

"Tienden a usar grandes cantidades de datos y pueden ser difíciles y costosos de entrenar e implementar con la infraestructura tradicional de ML", dijo Google Cloud en una publicación de blog.

"La incorporación de la aceleración con Cloud TPU puede resolver este problema a un costo menor. Las API de inserción pueden manejar de manera eficiente grandes cantidades de datos, como las tablas de inserción, mediante la fragmentación automática de cientos de chips de Cloud TPU en un pod, todos conectados entre sí a través de la interconexión personalizada".

Al mismo tiempo, las máquinas virtuales de TPU se han diseñado para admitir tres marcos principales: TensorFlow, PyTorch y JAX, que se ofrecen a través de tres entornos para facilitar la configuración con el marco respectivo.

Google Cloud agregó que las VM de TPU permiten que las canalizaciones de datos de entrada se ejecuten directamente en los hosts de TPU. A través de esta capacidad, los usuarios pueden crear sus propias operaciones de cliente, como TensorFlow Text, para que ya no estén vinculados a la versión de lanzamiento del tiempo de ejecución de TensorFlow.

La ejecución local en el host con el acelerador también permite casos de uso como el aprendizaje de refuerzo distribuido.

"Con las VM de TPU en la nube, puede trabajar de manera interactiva en los mismos hosts donde está conectado el hardware físico de TPU", dijo Google Cloud.

"Nuestra comunidad de usuarios de TPU, en rápido crecimiento, ha adoptado con entusiasmo este mecanismo de acceso, porque no solo permite tener una mejor experiencia de depuración, sino que también permite ciertas configuraciones de capacitación, como el aprendizaje de refuerzo distribuido, que no eran factibles con la arquitectura de nodos (redes a las que se accede) de TPU".

Cobertura Relacionada

• Google Cloud sube los precios de algunos servicios de almacenamiento y datos
• Microsoft Defender for Cloud llega a Google Cloud
• Google Cloud lanza un escáner de malware de cryptojacking sin agentes
• Google: Vamos a cerrar Currents y a trasladar a los usuarios a Spaces debido al trabajo híbrido
• Google Cloud: "Somos un conjunto de herramientas para mejorar las empresas"