Was ist ein TPU-Blockschaltbild

Tensor Processing Unit (TPU) ist ein anwendungsspezifischer integrierter Schaltkreis (ASIC), den Google speziell für maschinelles Lernen entwickelt hat. TPUs sind darauf ausgelegt, Vektorberechnungen und großskalige Matrixoperationen besonders effizient zu verarbeiten. Sie bieten eine höhere Leistung als herkömmliche GPUs und CPUs – bei geringerem Energieverbrauch.

In diesem Leitfaden sprechen wir über:

• Was eine TPU ist und wie ihr Blockschaltbild aussieht
• Wie sie arbeitet
• Welche Anwendungen TPUs haben

Am Ende wissen Sie, welche Rolle TPUs in modernen KI-Modellen und beim Deep Learning spielen.

TPU-Blockschaltbild

Das TPU-Blockschaltbild zeigt die wichtigsten Komponenten des Chips und veranschaulicht, wie sie große Datenmengen schnell verarbeiten. Hier sehen Sie das Blockschaltbild einer TPU.

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TPU-Blockschaltbild

Sehen wir uns nun an, wie eine TPU arbeitet.

Vektor- und Matrixoperationen

Vektor- und Matrixoperationen sind die Kernfunktionen, die Deep-Learning-Modelle auf TPUs antreiben. Speicherarrays übertragen große Datenmengen über Operationen wie Multiplikation und Addition. Um die Leistung zu optimieren, führen systolische Arrays diese Operationen parallel aus.

Systolische Arrays arbeiten, indem sie eine Berechnung durchführen, das Ergebnis an das benachbarte Array weitergeben und sofort mit der nächsten Berechnung beginnen. Dieser kontinuierliche Datenfluss verteilt die Rechenlast auf viele Arrays und macht TPUs energieeffizienter und schneller als herkömmliche GPUs und CPUs.

Speichersystem

Ein Hochbandbreiten-On-Chip-Speicher ermöglicht es TPUs, Eingabedaten schnell zu verarbeiten, Ergebnisse zu berechnen und sie für kurze Zeit lokal zu speichern.

Externer RAM unterstützt diesen Prozess, indem er temporäre Daten puffert. Dieses Speichersystem mit hoher Bandbreite reduziert Verzögerungen im gesamten Ablauf.

Befehlssätze zur Reduzierung der Komplexität

Die verschiedenen Befehlssätze in der TPU haben jeweils klar definierte Aufgaben. Multiplikation von Gewichten, Faltungsoperationen (Convolution) und Aktivierungsfunktionen übernehmen ihre jeweiligen Rollen und machen das System effizient.

So wird die Komplexität der Architektur verringert – zehntausende Berechnungen laufen parallel, ohne das System zu überlasten.

Inference-Modus

Der Trainingsmodus besteht aus Vorwärts- und Rückwärtsdurchlauf und passt währenddessen die Gewichte im neuronalen Netz an. Anschließend übernimmt der Inference-Modus: Er ermöglicht es dem System, Eingaben schnell zu verarbeiten und große Datenmengen in kurzer Zeit auszuwerten.

Dies kann sich etwa auf Bildverarbeitung beziehen oder auf das Auswerten von Texteingaben, z. B. in GPT-Chats.

Anwendungsgebiete von TPUs

Es gibt zahlreiche reale Anwendungen, die TPUs einsetzen. Die meisten beruhen auf KI-Modellen mit Vorhersagefunktionen. Hier sind einige wichtige Einsatzbereiche von TPUs.

Training und Deep Learning

TPUs sind darauf programmiert, rechenintensive mathematische Operationen im Deep Learning auszuführen. Sie bilden das Rückgrat großer neuronaler Netze, die sich an der menschlichen Informationsverarbeitung orientieren.

Trainingsaufgaben umfassen NLP-Modelle (Natural Language Processing) und Computer-Vision-Modelle, die riesige Datenmengen deutlich schneller verarbeiten als CPUs und GPUs.

Empfehlungssysteme

TPUs kommen in Empfehlungssystemen auf E-Commerce-Plattformen, bei YouTube und vielen anderen Social-Media-Diensten zum Einsatz. Machine-Learning-Methoden helfen Such- und Empfehlungssystemen, die Bedürfnisse der Nutzer:innen aus ihrem Such- und Nutzungsverhalten abzuleiten.

Echtzeit-KI-Anwendungen

Ist ein Modell erst trainiert, nutzt die TPU unterschiedliche Methoden, um in Echtzeit Vorhersagen zu treffen. Typische Echtzeitanwendungen sind GPT-Chatbots, KI-Stimmen, Bilderkennung und das Finden relevanter Informationen.

So verwendet etwa Google Übersetzer verschiedene Sprachen, um Eingaben rasch in die gewünschte Zielsprache zu übertragen – ähnlich wie Google Fotos und Sprachassistenten Bilder bzw. Sprache in Echtzeit verarbeiten.

Gesundheitswesen und Diagnose

TPUs sind hervorragend geeignet, große Datenmengen auf Basis von KI-Modellen auszuwerten. Sie ermöglichen fortschrittliche Behandlungsmethoden, die auf leistungsfähigen Diagnosetools beruhen.

Bildgebende Verfahren werden in vielen Therapien mit hoher Geschwindigkeit eingesetzt. Es geht dabei nicht nur um Tempo, sondern auch darum, Leben zu retten – und TPUs leisten hier einen spürbaren Beitrag zu besseren Diagnose- und Behandlungsergebnissen.

Automobilbranche

TPUs werden verwendet, um Daten schnell auf das Display des Fahrers zu übertragen und Objekte wie Verkehrszeichen, Fußgänger oder andere Fahrzeuge zu erkennen – eine wichtige Grundlage für (teil-)autonomes Fahren.

Auch die automatische Einparkfunktion vieler neuer Fahrzeugmodelle nutzt diese Chips, um Objekte und Markierungen zuverlässig zu erkennen.

Wie Sie ein TPU-Blockschaltbild erstellen

Blockschaltbilder vereinfachen komplexe Schaltungen und machen sie für Studierende, Lehrende, Ingenieur:innen und Forschende leichter verständlich. Sie sind unverzichtbar für das Lernen und Lehren – und sie legen den Grundstein für zukünftige Innovationen. Die eigentliche Herausforderung besteht aber darin, solche Diagramme für komplexe Systeme wie Tensor Processing Units (TPUs) zu erstellen.

Um diese anspruchsvollen Diagramme zu entwerfen, benötigen Sie ein spezialisiertes Diagrammtool. EdrawMax ist eine solche Lösung und stellt alles bereit, was Sie für professionelle Blockschaltbilder benötigen. Hier einige der wichtigsten Funktionen:

• Benutzerfreundliche Oberfläche: EdrawMax bietet eine aufgeräumte Oberfläche mit leicht zu bedienenden Werkzeugen, Drag-and-Drop-Funktionen und der Möglichkeit, Bilder einzufügen.
• Umfangreiche Symbolbibliothek: Für komplexe Diagramme werden viele Symbole und Elemente benötigt. EdrawMax stellt Symbole für alle gängigen Diagrammtypen bereit.
• Leistungsstarke Anpassungswerkzeuge: EdrawMax bietet Themen, Farben, Verbindungslinien, Textformate und viele weitere Tools, mit denen Sie jedes Diagramm optisch ansprechend gestalten können.
• Vorlagenbibliothek: Eine große Vorlagenbibliothek hilft Ihnen, Diagramme schnell zu entwerfen und an Ihre Anforderungen anzupassen. Jede Kategorie enthält Hunderte von Vorlagen.
• Vielfältige Import- und Exportformate: EdrawMax unterstützt Visio-Dateien und ermöglicht deren Bearbeitung direkt im Tool. Exportoptionen stehen in zahlreichen Formaten zur Verfügung, darunter JPG, PNG, SVG, HTML, PDF und viele mehr.

Sehen wir uns nun an, wie Sie mit EdrawMax auf zwei verschiedenen Wegen ein TPU-Blockschaltbild erstellen.

Methode 1: Von Grund auf neu starten

Mit den umfangreichen Anpassungswerkzeugen von EdrawMax können Sie Blockschaltbilder im Handumdrehen erstellen. Folgen Sie dieser Schritt-für-Schritt-Anleitung, wenn Sie von Grund auf beginnen.

Schritt 1 EdrawMax öffnen und loslegen

• Öffnen Sie das Tool, um zu starten.
• Gehen Sie zur Startseite und wählen Sie den Bereich Blockschaltbild, um die leere Zeichenfläche zu öffnen.

Schritt 2 Symbole und Elemente auf die Zeichenfläche ziehen

• Ziehen Sie alle Elemente oder Symbole, die Sie für Ihr Blockschaltbild benötigen, aus der Symbolbibliothek auf die Zeichenfläche.
• Verwenden Sie die Suchfunktion, um Symbole zu finden, die nicht in den Basissymbolen angezeigt werden.

Schritt 3 Blöcke anordnen und Text hinzufügen

• Ordnen Sie die Blöcke in der gewünschten Reihenfolge an.
• Fügen Sie für jedes Element beschreibenden Text hinzu, um das Diagramm klar und verständlich zu machen.

Schritt 4 Beziehungen hinzufügen

• Verwenden Sie das Verbindungstool in der oberen Menüleiste, um Beziehungen zwischen den hinzugefügten Blöcken herzustellen.
• Passen Sie die Farben der Blöcke an, um ein optisch ansprechendes Blockschaltbild zu erhalten.

Schritt 5 Design exportieren

• Speichern Sie Ihr Design im benötigten Format und vergessen Sie nicht, auch die Quelldatei aufzubewahren.
• Klicken Sie auf die Schaltfläche Exportieren, wählen Sie ein Format und klicken Sie anschließend auf „Exportieren“, um Ihr Diagramm zu sichern.

Methode 2: Mit einer Vorlage starten

Mit einer Vorlage zu beginnen, reduziert den Aufwand erheblich. In der Bibliothek stehen zehntausende Vorlagen zur Verfügung. Folgen Sie dieser Schritt-für-Schritt-Anleitung, um mit einer Vorlage Ihr eigenes Design zu erstellen.

Schritt 1 Vorlagenbibliothek öffnen

• Öffnen Sie EdrawMax und klicken Sie auf der linken Seite des Bildschirms auf Vorlagen.
• Nutzen Sie die Suchleiste, um in der Bibliothek nach Blockschaltbild-Vorlagen zu suchen.

Schritt 2 Vorlage auswählen und anklicken

• Scrollen Sie, bis Sie die am besten geeignete Vorlage für Ihr Blockschaltbild gefunden haben.
• Klicken Sie darauf, um sie auf die Zeichenfläche zu laden.

Schritt 3 Vorlage bearbeiten

• Bearbeiten Sie die Vorlage mit den verfügbaren Anpassungswerkzeugen.
• Fügen Sie Formen und Elemente hinzu oder entfernen Sie sie nach Bedarf.
• Passen Sie Farben, Themen und Textformate Ihren Anforderungen an.

Schritt 4 Datei exportieren

• Exportieren Sie Ihr Design, sobald alle Anpassungen abgeschlossen sind.
• Klicken Sie auf Datei und wählen Sie die Exportoption, oder nutzen Sie die Schaltfläche Exportieren in der oberen Menüleiste und wählen Sie ein Format zum Speichern.

Fazit

Das Blockschaltbild einer Tensor Processing Unit bietet einer breiten Zielgruppe einen klaren Einblick in den Aufbau und die Arbeitsweise dieser Chips. TPUs gehören zu den Schlüsselkomponenten vieler aktueller Geräte und Dienste.

Ein TPU-Blockschaltbild zu erstellen, lohnt sich also in jedem Fall – es hilft Forschenden und Entwickler:innen, mehr Funktionen aus diesen Modellen herauszuholen und neue Anwendungsfälle zu erschließen. EdrawMax unterstützt Sie dabei, selbst komplexe Designs einfach umzusetzen und bietet Lernenden wie Profis die Möglichkeit, das Potenzial von TPUs in modernen Geräten voll auszuschöpfen.