Výkon jednotek zpracování Tensoru (TPU) je úzce spjat s jejich integrací s TensorFlow, protože jsou speciálně navrženy tak, aby optimalizovaly operace tensorflow. TPUS Excel v úkolech, které se silně spoléhají na tenzorové operace, které jsou běžné v modelech s hlubokým učením. Tato těsná integrace umožňuje TPU překonat GPU v určitých úkolech s hlubokým učením, zejména při použití optimalizovaných nástrojů TensorFlow, jako je kompilátor TensorFlow XLA [1] [5].
Při porovnání tensorflow s jinými rámci, jako je Pytorch, tenzorflow přínosem z podpory TPU významně těží. Pytorch nativně nepodporuje TPU, což znamená, že u úkolů, kde se používají TPU, bude tensorflow obecně překonat Pytorch kvůli své optimalizované výkonnosti na těchto specializovaných hardwarových akcelerátorech [4]. Pytorch se však může shodovat nebo dokonce překonat výkon TensorFlow na GPU, díky svým dynamickým grafům toku dat a účinným technikám využití GPU [4].
Stručně řečeno, TPUS nabízí vynikající výkon s Tensorflow díky jejich přizpůsobené architektuře a integraci, ale při použití jiných rámců, které nepodporují TPU, se výhoda výkonu posune směrem k GPU.
Citace:[1] https://www.datacamp.com/blog/tpu-vs-gpu-ai
[2] https://viso.ai/deep-learning/pytorch-vs-tisorflow/
[3] https://www.reddit.com/r/machinelearning/comments/zil35t/d_does_google_tpu_v4_copete_with_gpus_in/
[4] https://www.springboard.com/blog/data-science/pytorch-vs-tisorflow/
[5] https://www.tenssorflow.org/guide/tpu
[6] https://www.wevolver.com/article/tpu-vs-gpu-in-ai-a-comprehensive-guide-to-their-roles-and-impact-on-artficial-intelligence
[7] https://www.linkedin.com/pulse/gpus-vs-tpus-comprehensive-coparison-neeral-network-workloads-joel
[8] https://www.run.ai/guides/cloud-deep-learning/google-tpu