Wydajność jednostek przetwarzających tensor (TPU) jest ściśle powiązana z ich integracją z TensorFlow, ponieważ są one specjalnie zaprojektowane w celu optymalizacji operacji TensorFlow. TPU wyróżniają się w zadaniach, które w dużej mierze polegają na operacjach tensorowych, które są powszechne w modelach głębokiego uczenia się. Ta ścisła integracja pozwala TPU przewyższyć GPU w niektórych zadaniach głębokiego uczenia się, szczególnie przy użyciu zoptymalizowanych narzędzi TensorFlow, takich jak kompilator XLA TENSORFLOW [1] [5].
Porównując tensorflow z innymi ramami, takimi jak Pytorch, tensorflow korzysta znacząco z obsługi TPU. Pytorch nie obsługuje natywnie TPU, co oznacza, że w przypadku zadań, w których stosuje się TPU, TensorFlow ogólnie przewyższy Pytorcha ze względu na jego zoptymalizowaną wydajność na tych wyspecjalizowanych akceleratorach sprzętowych [4]. Jednak Pytorch może dopasować, a nawet przewyższać wydajność Tensorflow na GPU, dzięki dynamicznym wykresom przepływu danych i wydajnym technikom wykorzystania GPU [4].
Podsumowując, TPU oferują doskonałą wydajność dzięki TensorFlow ze względu na dostosowaną architekturę i integrację, ale podczas korzystania z innych frameworków, które nie obsługują TPU, przewaga wydajności zmienia się w kierunku GPU.
Cytaty:[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-a-comprehensive-guide-to-their-roles-and-impact-on-artificial-intelligence
[7] https://www.linkedin.com/pulse/gpus-vs-tpus-comprehensive-comparison-neural Network-workloads-Joel
[8] https://www.run.ai/guides/cloud-deep-learning/google-tpu