Как TensorFlow использует GPU и TPU для вычислений?

Question

TensorFlow использует:- GPU (через CUDA) для ускоренных матричных операций.- TPU (специальные чипы от Google) для высокопроизводительных ML-задач.- Динамическое распределение вычислений между устройствами.

YeaHub · Accepted Answer

Использование GPU в TensorFlow:import tensorflow as tf
print("Available GPUs:", tf.config.list_physical_devices('GPU'))Запуск модели на GPU:with tf.device('/GPU:0'):
    x = tf.random.normal((1000, 1000))
    y = tf.matmul(x, x)Использование TPU:resolver = tf.distribute.cluster_resolver.TPUClusterResolver()
tf.config.experimental_connect_to_cluster(resolver)
tf.tpu.experimental.initialize_tpu_system(resolver)GPU ускоряют обучение за счет параллельных вычислений, а TPU обеспечивают еще большую скорость, особенно для больших моделей.