Tensor Processing Units: Case Studies

Abstract

Questo articolo analizza in dettaglio l’impiego delle Tensor Processing Units (TPU) nei principali case study di intelligenza artificiale, con particolare attenzione all’addestramento dei modelli transformer come BERT, GPT e T5, e al loro impatto nel settore medico, scientifico e nell’analisi comparativa con le GPU. Viene evidenziato come le TPU, grazie alla loro architettura ottimizzata per il calcolo parallelo e la gestione avanzata della memoria e della precisione numerica (bfloat16), abbiano permesso di ridurre drasticamente tempi e costi di training di modelli NLP su scala industriale, favorendo l’innovazione nel Natural Language Processing e nella ricerca scientifica. Nel settore sanitario e farmaceutico, le TPU si sono distinte per la rapidità nell’analisi di immagini mediche, nella diagnostica avanzata e nella genomica computazionale, abilitando applicazioni di medicina personalizzata e accelerando la drug discovery. Il confronto tra TPU e GPU mette in luce le differenze architetturali, prestazionali ed energetiche: le TPU sono superiori nei workload di deep learning massivo, mentre le GPU mantengono maggiore versatilità per applicazioni multidisciplinari e rendering. Infine, si sottolinea la crescente adozione di soluzioni ibride che integrano TPU e GPU, e la necessità di competenze specialistiche per sfruttare pienamente il potenziale delle TPU, il cui impatto si conferma strategico per l’avanzamento dell’intelligenza artificiale e delle scienze computazionali.

Utilizzo delle TPU per addestrare BERT e GPT

Le Tensor Processing Units (TPU) hanno profondamente trasformato il paradigma dell’addestramento di modelli di intelligenza artificiale di grandi dimensioni, consentendo di affrontare la complessità computazionale delle reti neurali più avanzate con una rapidità e un’efficienza energetica prima inimmaginabili. In particolare, modelli come BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) e GPT (Generative Pre-trained Transformer) rappresentano casi emblematici in cui le TPU hanno espresso al massimo il proprio potenziale tecnico, ridefinendo gli standard prestazionali nel settore del Natural Language Processing (NLP). L’architettura delle TPU, caratterizzata da una spiccata ottimizzazione per le operazioni di algebra lineare su larga scala e da una gestione avanzata della memoria ad alta ampiezza di banda (HBM), si è rivelata determinante per sostenere carichi di lavoro multi-terabyte, tipici degli attuali modelli transformer, che richiedono sia una notevole potenza di calcolo sia una gestione efficiente delle dipendenze temporali e contestuali presenti nei dati testuali.

BERT, introdotto da Google nel 2018, si distingue per la sua capacità di modellare il contesto bidirezionale delle parole, migliorando radicalmente le performance in task linguistici quali il question answering, la classificazione semantica e il sentiment analysis. Il successo di BERT, tuttavia, è indissolubilmente legato all’impiego di infrastrutture hardware altamente specializzate come le TPU, senza le quali la formazione di modelli su dataset costituiti da miliardi di frasi sarebbe logisticamente ed economicamente insostenibile. L’addestramento di BERT, infatti, implica la moltiplicazione di matrici di dimensioni estremamente elevate, la gestione di sequenze di input variabili e l’ottimizzazione di parametri su scala massiva, tutte operazioni che beneficiano enormemente delle Matrix Multiply Units (MXU) delle TPU e della scalabilità dei TPU Pods, in grado di distribuire il carico computazionale su centinaia di dispositivi interconnessi tramite reti ad altissima velocità.

Nel caso di GPT, sviluppato da OpenAI e giunto fino alla versione GPT-4, la sfida tecnica si amplifica ulteriormente a causa dell’esplosione del numero di parametri, che raggiunge la soglia dei trilioni, e della necessità di elaborare corpus testuali di dimensioni planetarie. Sebbene OpenAI abbia storicamente privilegiato l’uso di GPU per l’addestramento di GPT, numerose ricerche accademiche e implementazioni sperimentali hanno evidenziato come le TPU, grazie alla loro architettura fortemente parallela e alla possibilità di sfruttare il calcolo distribuito su larga scala, siano perfettamente in grado di offrire prestazioni competitive o addirittura superiori in termini di throughput e riduzione dei tempi di training. In particolare, i TPU Pods consentono una partizione ottimale dei dati e dei parametri del modello, garantendo una sincronizzazione efficiente tra le unità e minimizzando i colli di bottiglia tipici delle architetture tradizionali.

Uno degli elementi tecnici distintivi delle TPU è la gestione avanzata della precisione numerica tramite il formato bfloat16, che rappresenta un compromesso ideale tra velocità di calcolo, efficienza energetica e accuratezza dei risultati. Durante la fase di addestramento di modelli transformer come BERT, GPT e T5 (Text-to-Text Transfer Transformer), l’adozione del bfloat16 ha permesso di incrementare il numero di operazioni eseguibili per ciclo di clock, riducendo sensibilmente sia i tempi di elaborazione sia il consumo energetico rispetto all’utilizzo del classico float32. Questo aspetto si rivela cruciale nei contesti di ricerca e produzione in cui la rapidità di sviluppo e la sostenibilità operativa rappresentano fattori strategici di competitività.

Un caso particolarmente significativo è rappresentato dall’addestramento di T5, un modello che unifica architetture e tecniche proprie sia di BERT sia di GPT, e che è stato completamente addestrato su TPU. I risultati ottenuti hanno evidenziato una riduzione dei tempi di training da settimane a pochi giorni, consentendo un ciclo iterativo di sperimentazione e ottimizzazione molto più rapido. Questo ha favorito l’esplorazione di nuove architetture e strategie di regularizzazione, accelerando l’innovazione e la pubblicazione di modelli sempre più performanti nel campo del NLP.

Nonostante questi vantaggi, l’utilizzo delle TPU nell’addestramento di modelli transformer di nuova generazione comporta anche alcune criticità tecniche. In primis, è necessario ottimizzare sia l’architettura dei modelli sia il codice esecutivo per sfruttare appieno le peculiarità hardware delle TPU, il che richiede competenze avanzate in ambito di parallel computing, memory management e tuning di hyperparametri. Inoltre, sebbene TensorFlow offra strumenti nativi per l’integrazione con le TPU, l’utilizzo di framework alternativi come PyTorch può richiedere l’adozione di ulteriori layer di compatibilità (ad esempio XLA), aumentando la complessità di sviluppo. Un ulteriore limite è costituito dalla disponibilità delle TPU, prevalentemente accessibili tramite Google Cloud Platform, il che può rappresentare uno svantaggio per utenti che necessitano di soluzioni on-premise o che operano in contesti con vincoli stringenti di budget, privacy o compliance normativa.

In sintesi, le TPU rappresentano oggi una delle soluzioni tecnologiche più avanzate per l’addestramento di modelli transformer su larga scala, grazie all’architettura ottimizzata per il calcolo parallelo, alla scalabilità dei TPU Pods, alla gestione intelligente della precisione numerica e all’efficienza energetica. Tuttavia, per sfruttare appieno questi vantaggi è necessario investire in competenze specialistiche e adattare i workflow di sviluppo alle specificità dell’hardware TPU. Superando queste sfide, le TPU possono realmente spingere i confini dell’intelligenza artificiale, accelerando l’innovazione e aprendo nuove prospettive applicative in uno dei settori più dinamici e promettenti della tecnologia contemporanea.

Analisi di progetti AI basati su TPU nel settore medico e scientifico

Le Tensor Processing Units (TPU) hanno assunto un ruolo di primo piano nell’ambito medico e scientifico, grazie alla loro architettura specializzata che consente di affrontare problematiche computazionali estremamente complesse con una rapidità e una precisione nettamente superiori rispetto alle soluzioni hardware convenzionali. Le TPU sono progettate per gestire carichi di lavoro intensivi, come quelli tipici del deep learning e del calcolo parallelo su larga scala, e trovano applicazione in una vasta gamma di progetti, dalla diagnostica avanzata alla simulazione di processi biologici, fino alla progettazione e validazione di nuovi farmaci. La loro capacità di processare enormi volumi di dati, combinata con una gestione efficiente della memoria ad alta ampiezza di banda e con unità di calcolo ottimizzate per operazioni di algebra lineare, le rende uno strumento imprescindibile per la ricerca scientifica e lo sviluppo clinico avanzato.

Nel settore della diagnostica per immagini, le TPU hanno rivoluzionato l’analisi automatizzata di radiografie, tomografie computerizzate (TC), risonanze magnetiche (RM) e altre tecniche di imaging medicale. Questi sistemi generano dataset visivi di dimensioni massive, che devono essere processati da reti neurali convoluzionali (CNN) per l’individuazione di patologie, anomalie strutturali e marker biologici. L’addestramento di modelli AI su questi dati richiede una capacità computazionale elevatissima: le TPU, grazie alle Matrix Multiply Units (MXU) e al formato numerico bfloat16, consentono una drastica riduzione dei tempi di training, incrementando la rapidità di sviluppo e la precisione diagnostica. In uno studio condotto da un istituto di ricerca statunitense, l’impiego di TPU Pods ha permesso di addestrare un modello AI per la rilevazione precoce del carcinoma polmonare su milioni di immagini TC, completando il processo in pochi giorni e raggiungendo una precisione superiore al 95% nell’identificazione automatica delle lesioni. Questo risultato ha permesso di ridurre significativamente il workload dei radiologi e di implementare il modello in ambienti clinici reali, migliorando la tempestività delle diagnosi e la qualità delle cure.

Un altro ambito di applicazione delle TPU riguarda la ricerca e scoperta di nuovi farmaci tramite intelligenza artificiale. La drug discovery convenzionale richiede l’analisi e la simulazione di milioni di composti chimici, un processo che può durare anni e comportare costi elevatissimi. Le TPU, grazie alla loro architettura parallela e alla scalabilità dei Pods, sono state impiegate per accelerare la simulazione di interazioni molecolari e la selezione di candidati promettenti. Durante la pandemia di COVID-19, le TPU sono state utilizzate per analizzare le interazioni tra SARS-CoV-2 e migliaia di molecole farmacologiche, permettendo di identificare rapidamente nuovi potenziali trattamenti e di avviare studi clinici in tempi record. Questo approccio ha rivoluzionato la farmacologia computazionale, consentendo una selezione più mirata e una validazione più efficiente dei farmaci.

Nel campo della genomica computazionale, le TPU hanno abilitato l’analisi di dataset genetici di scala planetaria, come quelli raccolti dal Genome Aggregation Database (gnomAD), che aggrega informazioni genetiche da milioni di soggetti. L’analisi delle varianti genetiche e la correlazione con patologie rare richiedono una potenza di calcolo e una capacità di parallelizzazione che solo le TPU possono offrire. Grazie alla loro efficienza energetica e alla rapidità nell’esecuzione di operazioni su matrici di grandi dimensioni, le TPU hanno reso possibile la medicina personalizzata, permettendo la creazione di modelli predittivi basati sul profilo genomico del paziente e favorendo lo sviluppo di terapie su misura.

Nel settore delle scienze ambientali e della climatologia, le TPU sono state utilizzate per la modellazione numerica di fenomeni climatici complessi. La simulazione di scenari futuri richiede l’elaborazione di dati provenienti da fonti eterogenee, come variabili atmosferiche, oceaniche, geofisiche e antropiche. L’addestramento di modelli AI su questi dati tramite TPU ha portato a una maggiore precisione nella previsione degli impatti del riscaldamento globale, fornendo strumenti decisionali avanzati per le strategie di mitigazione e adattamento climatico a livello locale e globale.

La robotica medica rappresenta un ulteriore campo di innovazione abilitato dalle TPU. I sistemi robotici impiegati in chirurgia assistita, riabilitazione e automazione sanitaria necessitano di algoritmi di machine learning capaci di processare dati sensoriali in tempo reale e di adattarsi dinamicamente alle condizioni operative. Le TPU permettono l’addestramento di modelli AI avanzati, migliorando la precisione dei movimenti robotici e la capacità di risposta alle variazioni intraoperatorie. Un progetto europeo ha dimostrato come l’uso delle TPU abbia permesso lo sviluppo di robot chirurgici capaci di analizzare immagini intraoperatorie in tempo reale e di adattare le strategie di intervento, riducendo il rischio di complicazioni e migliorando gli esiti clinici.

Nonostante le potenzialità delle TPU, permangono alcune criticità tecniche e operative. La necessità di accedere a infrastrutture cloud avanzate può limitare l’adozione delle TPU in contesti dove la privacy e la sicurezza dei dati sono vincoli stringenti, come negli ospedali e nei laboratori di ricerca biomedica. Inoltre, la configurazione ottimale dei modelli AI per le TPU richiede competenze specialistiche in parallel computing, memory management e tuning di hyperparametri, che non sono ancora largamente diffuse. Il costo di utilizzo delle TPU, sebbene competitivo rispetto ad altre soluzioni hardware di fascia alta, può rappresentare una barriera per progetti di ricerca con budget limitati o per istituzioni in aree geografiche svantaggiate.

In sintesi, le TPU stanno ridefinendo il panorama dell’innovazione tecnologica nel settore medico e scientifico, offrendo una combinazione unica di potenza computazionale, efficienza energetica e scalabilità che consente di affrontare sfide globali come la diagnostica avanzata, la medicina personalizzata, la ricerca farmacologica e la simulazione ambientale. Superare le barriere infrastrutturali e di competenza sarà fondamentale per sfruttare appieno il potenziale delle TPU e accelerare ulteriormente il progresso scientifico e la qualità della cura sanitaria su scala mondiale.

Un confronto di casi di studio tra TPU e GPU

Le Tensor Processing Units (TPU) e le Graphics Processing Units (GPU) costituiscono oggi le colonne portanti dell’infrastruttura hardware per l’elaborazione accelerata di carichi di lavoro legati all’intelligenza artificiale e al deep learning. Pur condividendo l’obiettivo generale di ottimizzare l’addestramento e l’inferenza dei modelli di machine learning, queste due tecnologie presentano differenze sostanziali sia a livello architetturale sia nel modo in cui vengono impiegate in scenari applicativi concreti, influenzando le metriche di performance, la scalabilità, la gestione delle risorse di calcolo e l’efficienza energetica.

Un’analisi comparativa basata su casi di studio reali consente di evidenziare con maggiore precisione i vantaggi e le limitazioni di ciascuna soluzione, offrendo indicazioni preziose per la selezione della piattaforma più adatta in funzione delle specificità progettuali. Ad esempio, nell’addestramento del modello transformer bidirezionale BERT su Google Cloud Platform, le TPU Pods hanno permesso di completare il training su dataset di grandi dimensioni in circa 76 ore, un risultato significativamente superiore rispetto alle GPU di fascia alta disponibili nello stesso periodo. Questo vantaggio è ascrivibile all’architettura altamente parallelizzata delle TPU, dotata di Matrix Multiply Units (MXU) e ottimizzata per operazioni di algebra lineare massiva, nonché all’impiego del formato numerico bfloat16, che riduce i tempi di calcolo mantenendo la precisione numerica richiesta dai modelli di NLP avanzati. Le TPU, inoltre, consentono una gestione efficiente della memoria ad alta ampiezza di banda, riducendo i colli di bottiglia nell’elaborazione dei tensori di grandi dimensioni.

Al contrario, lo studio sull’addestramento di GPT-3 condotto da OpenAI impiegando GPU NVIDIA A100 ha messo in luce la straordinaria scalabilità delle GPU per gestire modelli di dimensioni eccezionali, come GPT-3 con i suoi 175 miliardi di parametri. L’addestramento ha richiesto il ricorso a cluster di migliaia di GPU distribuite, sfruttando tecniche di precisione mista (FP16/FP32) per massimizzare throughput e qualità del modello. Tuttavia, il tempo di completamento di diverse settimane ha evidenziato come, per task di questa portata, le GPU siano sì estremamente flessibili, ma meno competitive in termini di rapidità rispetto alle configurazioni TPU ottimizzate per specifici algoritmi di deep learning.

Nel dominio della genomica computazionale, un progetto universitario europeo ha sfruttato la scalabilità dei TPU Pods per analizzare dati da sequenziamento genomico di oltre 100.000 soggetti, completando l’identificazione di varianti genetiche associate a patologie rare in meno di una settimana. La possibilità di distribuire il carico di lavoro tra centinaia di TPU interconnesse ha permesso di superare in prestazioni una configurazione equivalente basata su GPU NVIDIA V100, evidenziando la superiorità delle TPU in scenari caratterizzati da parallelizzazione massiva e dataset eterogenei di grandi dimensioni.

D’altro canto, le GPU si sono dimostrate insostituibili per i carichi di lavoro che richiedono un’elevata flessibilità operativa, ad esempio nel rendering grafico combinato con l’addestramento di modelli AI. In un caso di studio nel settore videoludico, le GPU NVIDIA H100 sono state utilizzate sia per il rendering in tempo reale di ambienti di gioco ad alta risoluzione sia per l’addestramento di reti neurali generative, dimostrando la capacità di integrare pipeline eterogenee in un’unica architettura hardware. Questa versatilità risulta difficilmente replicabile con le TPU, il cui design è fortemente specializzato per operazioni di machine learning puro.

Un ulteriore confronto emerge nell’ambito dell’inferenza AI real-time, cruciale per applicazioni come la guida autonoma o l’automazione industriale. Qui, le TPU si sono distinte per la loro capacità di garantire latenze minime nell’elaborazione di flussi dati ad alta frequenza, come dimostrato da un produttore automobilistico che ha implementato sistemi di riconoscimento visivo a bordo veicolo. Tuttavia, in configurazioni parallele, le GPU NVIDIA A100 hanno evidenziato una maggiore adattabilità nell’integrazione con componenti di sistema eterogenei, come sensori LiDAR, moduli di navigazione e sistemi di controllo embedded, offrendo così una piattaforma più flessibile per la prototipazione rapida di soluzioni multi-dominio.

L’efficienza energetica rappresenta un altro fattore discriminante tra le due tecnologie. In un data center di ricerca, l’adozione di TPU v4 ha consentito una riduzione del 40% nei consumi energetici durante l’addestramento di modelli di visione artificiale rispetto a una soluzione equivalente basata su GPU NVIDIA A100. Tale risultato è attribuibile sia all’architettura hardware ottimizzata delle TPU, che integra sistemi di raffreddamento a liquido e circuiti di gestione energetica avanzata, sia alle ottimizzazioni software per il calcolo distribuito. Nonostante ciò, le GPU continuano a essere preferite per workload misti, dove la presenza di task non esclusivamente legati all’AI rende la loro versatilità un vantaggio strategico, seppur a fronte di un consumo energetico leggermente superiore.

È fondamentale sottolineare che TPU e GPU non sono tecnologie mutuamente esclusive: in molteplici progetti di ricerca avanzata viene adottato un approccio ibrido, con le TPU impiegate per accelerare la fase di addestramento e le GPU dedicate all’inferenza o a task che richiedono una maggiore varietà operativa. Questa sinergia consente di massimizzare le prestazioni complessive del sistema, ottimizzare il rapporto costo-efficienza e adattarsi in modo dinamico all’evoluzione dei requisiti applicativi.

In conclusione, i case study approfonditi dimostrano che la scelta tra TPU e GPU deve essere guidata da un’analisi tecnica dettagliata delle specifiche esigenze progettuali: le TPU eccellono nei carichi di lavoro di deep learning su larga scala, offrendo velocità, efficienza energetica e scalabilità senza pari, mentre le GPU primeggiano per la loro flessibilità architetturale e la capacità di gestire applicazioni multidisciplinari. È prevedibile che, nel prossimo futuro, entrambe le tecnologie continueranno a coesistere e a evolversi, contribuendo in modo complementare all’avanzamento dell’intelligenza artificiale e alla ridefinizione delle possibilità computazionali nei più diversi settori scientifici, industriali e clinici.

Bibliografia

• Jouppi, N. P., Young, C., Patil, N., Patterson, D., Agrawal, G., Bajwa, R., … & Laudon, J. (2017). In-Datacenter Performance Analysis of a Tensor Processing Unit. Proceedings of the 44th Annual International Symposium on Computer Architecture (ISCA), 1-12. DOI: 10.1145/3079856.3080246.
• Google Research. (2021). TPU v4: Revolutionizing Machine Learning with High-Performance and Energy-Efficient Computing. Google White Paper. Retrieved from https://cloud.google.com.
• Raffel, C., Shazeer, N., Roberts, A., Lee, K., Narang, S., Matena, M., … & Liu, P. J. (2020). Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer. Journal of Machine Learning Research, 21(140), 1-67. Retrieved from https://arxiv.org/abs/1910.10683.
• Jumper, J., Evans, R., Pritzel, A., Green, T., Figurnov, M., Ronneberger, O., … & Hassabis, D. (2021). Highly Accurate Protein Structure Prediction with AlphaFold. Nature, 596, 583–589. DOI: 10.1038/s41586-021-03819-2.
• Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A. N., … & Polosukhin, I. (2017). Attention Is All You Need. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 5998-6008. Retrieved from https://arxiv.org/abs/1706.03762.
• NVIDIA Corporation. (2022). A100 Tensor Core GPU: Performance and Scalability for Machine Learning. Technical White Paper. Retrieved from https://developer.nvidia.com.
• Gholami, A., Kim, S., Yao, Z., Mahoney, M. W., & Keutzer, K. (2018). A Survey of Quantization Methods for Efficient Neural Network Inference. Journal of Machine Learning Research, 18(153), 1-37. Retrieved from https://arxiv.org/abs/1712.05877.
• Forrester Research. (2021). AI Hardware Market Analysis: The Rise of Accelerators in Data Centers. Forrester Research Report. Retrieved from https://www.forrester.com.
• Dean, J., Corrado, G., Monga, R., Chen, K., Devin, M., Mao, M., … & Ng, A. (2012). Large Scale Distributed Deep Networks. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 1223-1231. Retrieved from https://papers.nips.cc.
• Google Cloud. (2022). How TPU Pods Are Revolutionizing AI Training at Scale. Technical White Paper. Retrieved from https://cloud.google.com/tpu.
• Brown, T., Mann, B., Ryder, N., Subbiah, M., Kaplan, J., Dhariwal, P., … & Amodei, D. (2020). Language Models Are Few-Shot Learners. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 33, 1877-1901. Retrieved from https://arxiv.org/abs/2005.14165.
• IDC Research. (2021). Comparative Analysis of AI Accelerators: TPU vs. GPU vs. CPU. IDC Industry Report. Retrieved from https://www.idc.com.
• Patterson, D., Gonzalez, J., Le, Q., Liang, C., Munguia, L., & Dean, J. (2021). Scaling AI with TensorFlow and TPU Pods. Google AI Blog. Retrieved from https://ai.googleblog.com.
• Smith, S. L., Kindermans, P., Ying, C., & Le, Q. (2017). Don’t Decay the Learning Rate, Increase the Batch Size. International Conference on Learning Representations (ICLR). Retrieved from https://arxiv.org/abs/1711.00489.
• Amodei, D., & Hernandez, D. (2018). AI and Compute. OpenAI Blog. Retrieved from https://openai.com.