Tensoriprosessointiyksiköiden (TPU) suorituskyky on läheisesti sidoksissa niiden integrointiin tensorflowiin, koska ne on erityisesti suunniteltu optimoimaan tensorflow -operaatiot. TPU: n excel tehtävissä, jotka luottavat voimakkaasti tensorihankkeisiin, jotka ovat yleisiä syvän oppimisen malleissa. Tämä tiukka integraatio antaa TPU: lle mahdollisuuden ylittää GPU: t tietyissä syvän oppimisen tehtävissä, etenkin kun käytetään Tensorflow -optimoituja työkaluja, kuten TensorFlow XLA -kääntäjä [1] [5].
Kun verrataan tensorflowa muihin kehyksiin, kuten Pytorch, TensorFlow hyötyy merkittävästi TPU -tuesta. Pytorch ei tue natiivisesti TPU: ta, mikä tarkoittaa, että tehtävissä, joissa TPU: ta käytetään, TensorFlow yleensä ylittää Pytorchin, koska se on optimoitu suorituskyky näillä erikoistuneilla laitteistokiihdyttimillä [4]. Pytorch pystyy kuitenkin vastaamaan tai jopa ylittämään Tensorflow'n suorituskyvyn GPU: lla sen dynaamisten tiedonsiirtokaavioiden ja tehokkaiden GPU: n käyttötekniikoiden ansiosta [4].
Yhteenvetona voidaan todeta, että TPU: t tarjoavat erinomaisen suorituskyvyn Tensorflowilla räätälöidyn arkkitehtuurin ja integroinnin vuoksi, mutta käytettäessä muita kehyksiä, jotka eivät tue TPU: ta, suorituskykyetu siirtyy kohti GPU: ta.
Viittaukset:[1] https://www.datacamp.com/blog/tpu-vs-gpu-ai
[2] https://viso.ai/deep-learning/pytorch-vs-tensorflow/
[3] https://www.reddit.com/r/machinelearning/comments/zil35t/d_does_google_tpu_v4_compete_with_gpus_in/
[4] https://www.springboard.com/blog/data-science/pytorch-vs-tensorflow/
[5] https://www.tensorflow.org/guide/tpu
.
.
[8] https://www.run.ai/guides/cloud-deep-learning/google-tpu