TPU (Tensor Processing Unit)의 성능은 Tensorflow 작업을 최적화하도록 특별히 설계되었으므로 Tensorflow와의 통합과 밀접하게 연결되어 있습니다. TPU는 딥 러닝 모델에서 일반적 인 텐서 작업에 크게 의존하는 작업에서 엑셀합니다. 이 엄격한 통합을 통해 TPSU는 특정 딥 러닝 작업에서 GPU를 능가 할 수 있습니다.
Tensorflow를 Pytorch와 같은 다른 프레임 워크와 비교할 때 Tensorflow는 TPU 지원에서 큰 이점을 얻습니다. Pytorch는 기본적으로 TPU를 지원하지 않습니다. 즉, TPU가 사용되는 작업의 경우 Tensorflow는 이러한 특수 하드웨어 가속기에 대한 성능이 최적화되어 Pytorch보다 일반적으로 Pytorch를 능가합니다 [4]. 그러나 Pytorch는 동적 데이터 흐름 그래프와 효율적인 GPU 사용 기술 덕분에 GPU에서 Tensorflow의 성능을 일치 시키거나 능가 할 수 있습니다 [4].
요약하면 TPU는 맞춤형 아키텍처 및 통합으로 인해 텐서 플로우로 우수한 성능을 제공하지만 TPU를 지원하지 않는 다른 프레임 워크를 사용할 때 성능 이점이 GPU로 이동합니다.
인용 :[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
[6] https://www.wevolver.com/article/tpu-vs-gpu-in-ai-ai-cormencive-guide-to-their-roles-n-mimpact-on-artificial-intelligence
[7] https://www.linkedin.com/pulse/gpus-vs-tpus-cormernical-comparison-network-networkloads-joel
[8] https://www.run.ai/guides/cloud-deep-learning/google-tpu