b"\n_START_ARTICLE_\nTPU\n_START_SECTION_\nAjalugu\n_START_PARAGRAPH_\nToote ideed oli Google'il juba 2006. aastal, kui arendati v\xc3\xa4lja ASIC, kuid olukord muutus keerulisemaks 2013. aastal, kui inimesed m\xc3\xb5istsid, et t\xc3\xa4nap\xc3\xa4eva kiires arvuti ning tehnoloogia arengus j\xc3\xa4\xc3\xa4b \xc3\xbchest andmekeskuste arvust v\xc3\xa4heks. Sellep\xc3\xa4rast disainisid, ehitasid ja v\xc3\xb5tsid kasutusele 2016. aastal TPU. Protsess v\xc3\xb5ttis aega 15 kuud, mille sisse j\xc3\xa4i ka 2016. aasta mai, kui tehti avalikkusele \xc3\xbcldine tutvustus Google'i I/O-konverentsil USA California osariigis. Hiljem selle toote v\xc3\xa4ljaarendaja Norm Jouppi laskis v\xc3\xa4lja esimese generatsiooni TPU. Kuigi see protsessor oli revolutsiooniline, siis praeguste generatsiooni kiipidega v\xc3\xb5rreldes olid need kiibid kasutatavad ainult j\xc3\xa4relkoormustele (inference workloads). Praegused TPU kiibid on v\xc3\xb5imelised adresseerima nii masin\xc3\xb5ppes\xc3\xbcsteemi kui ka j\xc3\xa4relkoormusele ning parim platvorm, kus programmeerida TPUsid, on samuti Google'i v\xc3\xa4lja t\xc3\xb6\xc3\xb6tatud TensorFlow' tarkvara, mis on n\xc3\xbc\xc3\xbcdseks k\xc3\xb5ige tihedamini kasutatud tarkvarateek mudelite arendamiseks ning mis kasutab oma tarkvaras tensoranal\xc3\xbc\xc3\xbcsi arvutusi.\n_START_SECTION_\n\xc3\x9clevaade\n_START_PARAGRAPH_\nTPU on Google'i esimene tellimuse p\xc3\xb5hjal valmistatud ASCI kiip masin\xc3\xb5ppeks, mis toimib k\xc3\xb5ige efektiivsemalt tarkvarateegil TensorFlow. Nii Google Search, Street View (kasutades palju TPU-sid korraga, leitakse kogu tekstiline info 5 p\xc3\xa4evaga, mis m\xc3\xb5nel juhul v\xc3\xb5ib v\xc3\xb5tta kuid, kui mitte aastaid), Google Photos (iga TPU j\xc3\xb5uab l\xc3\xa4bi t\xc3\xb6\xc3\xb6tada rohkem kui 100 miljonit fotot p\xc3\xa4evas), Google Assistant, AlphaGo, Google Translate jpm kasutavad tensori keskseadet, et muuta n\xc3\xa4rviv\xc3\xb5rgu arvutusi palju kiiremaks ning t\xc3\xb5husamaks, kiirendades nende tarkvarade arengut. CPU ja GPU-ga v\xc3\xb5rreldes on TPUl 15\xe2\x80\x9330 v\xc3\xb5rra suurem j\xc3\xb5udlus ning kasutab 30\xe2\x80\x9380% v\xc3\xb5rra v\xc3\xa4hem energiat. Tegemist on v\xc3\xa4lise kiibiga, mis mahub SATA k\xc3\xb5vakettale, et seda seal paigaldada. TPU on \xc3\xbchendatud PCIe Gen3 x16 liinile, mis v\xc3\xb5imaldab 12,5 GB/s ribalaiust. T\xc3\xa4nu nendele eelistele on Google'il v\xc3\xb5imalus anda kiiremaid ning odavaimaid teenuseid, kui teised konkurendid, samuti v\xc3\xa4hendab see s\xc3\xb5ltuvust ning sellega tulenevaid kulutusi teiste kiipide tootjatest nagu Nvidia ja Intel ning Dell HP ja Cisco, sest nii nagu neil on TPUl disainitud oma serverid, v\xc3\xb5rgu riistvarad. T\xc3\xa4nap\xc3\xa4eva generatsiooni tarkvaraarendajaid kaasaarvatud Google Assistant, kasutavad n\xc3\xa4rviv\xc3\xb5rke, mis on keerulised algoritmid, mis suudavad \xc3\xb5ppida iseseisvalt t\xc3\xb6\xc3\xb6\xc3\xbclesandeid anal\xc3\xbc\xc3\xbcsides v\xc3\xa4ga suurel hulgal informatsiooni, kuid see n\xc3\xb5uab v\xc3\xa4ga suurt v\xc3\xb5imsust. Kuna Google'i haare on juba nii suur, otsustati, et tehakse ise selline s\xc3\xbcsteem, kus ei pea eelmainituid firmadega arvestama. See ei t\xc3\xa4henda, et Google ei osta Nvidialt ning teistelt tegijatelt kiipe, kuid on v\xc3\xa4iksem s\xc3\xb5ltuvus. _NEWLINE_TPU on kohandatud t\xc3\xb6\xc3\xb6tama masin\xc3\xb5ppe rakendustel, mis erineb v\xc3\xa4ga suuresti nii CPU kui ka GPUga. Kui Google kasutab masin\xc3\xb5ppe aplikatsioone, siis \xc3\xbcks eelis teistest konkurentidest on ka see, et see on v\xc3\xb5imeline koos t\xc3\xb6\xc3\xb6tama ka CPU ja GPUga tehes selle v\xc3\xa4ga mitmek\xc3\xbclgseks. Samuti v\xc3\xb5rreldes CPUga kasutab TPU v\xc3\xa4hem arvutusbitte. Kasutatakse bitte ainult siis kui neid on vaja, miskit ei hoita niisama t\xc3\xb6\xc3\xb6s. T\xc3\xa4nu sellele on v\xc3\xb5imalik teha rohkem operatsioone sekundi jooksul, kasutades sama palju silikooni kui CPUl. Praegu on Google'il k\xc3\xa4sil arendada arvutid nii, et nad tuvastaksid objekte n\xc3\xa4iteks juhita autodel tuvastamaks t\xc3\xa4navam\xc3\xa4rke. T\xc3\xa4nu TPUle on arvutis\xc3\xbcsteemide jooksutamine palju kiirem, v\xc3\xa4hendades seda m\xc3\xb5ne tunnile.  _NEWLINE_Google saab t\xc3\xa4nu TPUle viimistleda ja parandada nii enda tooteid kui pakkuda masin\xc3\xb5ppe klientidele lisaj\xc3\xb5udu oma teenuste t\xc3\xa4itmiseks ning v\xc3\xb5ib \xc3\xbcsna pea olla suurim konkurent, sest k\xc3\xb5ik teised sarnased firmad pakuvad ainult GPU- ja FPGA-p\xc3\xb5hiseid masin\xc3\xb5ppe teenuseid.\n_START_SECTION_\nTensorFlow\n_START_PARAGRAPH_\nSee on Google'i loodud avatud l\xc3\xa4htekoodiga masin\xc3\xb5ppe tarkvarateek, mis kasutab arvutuste tegemiseks andmevoo graafe. Selle peamine eesm\xc3\xa4rk on seotud masin\xc3\xb5ppe ja tehisn\xc3\xa4rviv\xc3\xb5rkude uurimine, kuid on ka piisavalt \xc3\xbcldine, et seda saaks rakendada ka muudes valdkondades. Esialgu oli see m\xc3\xb5eldud ettev\xc3\xb5ttesiseseks kasutuseks, et see oleks abiks teadust\xc3\xb6\xc3\xb6de kirjutamisel ja uute tehnoloogiate v\xc3\xa4ljat\xc3\xb6\xc3\xb6tamisel. Selle l\xc3\xa4htekood tehti avalikkusele k\xc3\xa4ttesaadavaks 2015. aasta 9. novembril.\n_START_SECTION_\nEsimene generatsioon TPU\n_START_PARAGRAPH_\nEsimese p\xc3\xb5lvkonna TPU on 8-bitine maatriksi korrutusmootor, mida juhib PCIe 3.0 siini kaudu CISC juhised. See on toodetud 28 nm kiibil, mille diameeter on \xe2\x89\xa4 331 mm\xc2\xb2. Kiirus on sellel 700 MHz ja selle soojusv\xc3\xb5imsus on 28\xe2\x80\x9340 W. Sellel on 28 MiB m\xc3\xa4lu ja 4 MiB 32-bitist akut, kasutades 256x256 s\xc3\xbcstoolse massiivi 8-bitiste kordajate tulemusi. TPU paketis on 8 GiB kahekanalilist 2133 MHz DDR3 SDRAM-i, mis pakub 34 GB/s ribalaiust. Juhised edastavad v\xc3\xb5i v\xc3\xb5tavad vastu keskseadmesse maatriksi korrutusi v\xc3\xb5i konvoluute ja rakendavad aktiveerimisfunktsioonid.\n_START_SECTION_\nTeise generatsiooni TPU\n_START_PARAGRAPH_\nTeise p\xc3\xb5lvkonna TPU esitleti2017. aasta mais. Google v\xc3\xa4itis, et esimese p\xc3\xb5lvkonna TPU disain oli piiratud m\xc3\xa4lu ribalaiusest, seega selle t\xc3\xb5ttu ei saadud j\xc3\xb5udlust suurendada. Seega suurendati teise generatsiooni disainis 34 GB suurust ribalaiusest 600GB / s ja j\xc3\xb5udlus kuni 45 TFLOPS-ni. Samuti paigutatakse TPU-d neljakiibilistesse moodulitesse, mille j\xc3\xb5udlus on 180 TFLOPS. Seej\xc3\xa4rel on 64 neist moodulitest kokku pandud 256 kiibi podlitesse, millel on 11,5 PFLOPS-i j\xc3\xb5udlust. Kuigi esimese p\xc3\xb5lvkonna TPUd olid piiratud t\xc3\xa4isarvudega, v\xc3\xb5ivad teise p\xc3\xb5lvkonna TPU-d arvutada ka komadega arve. See teeb teise p\xc3\xb5lvkonna TPU-d kasulikuks nii masina\xc3\xb5ppemudelite koolitamiseks kui ka j\xc3\xa4relduste tegemiseks. Google on teatanud, et need teise p\xc3\xb5lvkonna TPU-d on saadaval Google Compute Engine'is kasutamiseks TensorFlow' rakendustes.\n_START_SECTION_\nKolmanda generatsiooni TPU\n_START_PARAGRAPH_\nKolmanda p\xc3\xb5lvkonna TPU kuulutati v\xc3\xa4lja 8. mail 2018. Google teatas, et protsessorid ise on kaks korda v\xc3\xb5imsamad kui teise p\xc3\xb5lvkonna TPU-d ja neid kasutataks poodidena neljakordselt rohkemate kiipidega kui eelmise p\xc3\xb5lvkonna puhul. Selle tulemuseks on 8-kordne j\xc3\xb5udluse suurenemine poodi kohta (kuni 1024 kiipi kohta poodi kohta) v\xc3\xb5rreldes teise p\xc3\xb5lvkonna TPUga\n_START_SECTION_\nEdge TPU\n_START_PARAGRAPH_\nEdge TPU esitleti 2018. aasta juulis. Edge TPU on Google'i ehitatud ASIC-kiip, mis on disainitud masina\xc3\xb5ppe mudelite jooksutamiseks. See kasutab tarkvara Cloud IoT Edge, mis \xc3\xbchendab l\xc3\xbc\xc3\xbcsi funktsioonid, kasutades Edge IoT Core'i tarkvara koos Edge ML-ga, masina\xc3\xb5ppega, mis p\xc3\xb5hineb TensorFlow Lite'il."