Производительность подразделений по обработке тензоров (TPU) тесно связана с их интеграцией с TensorFlow, поскольку они специально разработаны для оптимизации операций TensorFlow. TPU Excel в задачах, которые в значительной степени полагаются на тензорные операции, которые распространены в моделях глубокого обучения. Эта плотная интеграция позволяет TPU опережать графические процессоры в определенных задачах глубокого обучения, особенно при использовании оптимизированных инструментов TensorFlow, таких как компилятор TensorFlow XLA [1] [5].
При сравнении TensorFlow с другими рамками, такими как Pytorch, TensorFlow значительно пользуется поддержкой TPU. Pytorch не является национально поддерживает TPU, что означает, что для задач, в которых используются TPU, TensorFlow, как правило, превосходит Pytorch из -за его оптимизированной производительности на этих специализированных аппаратных ускорителях [4]. Тем не менее, Pytorch может соответствовать или даже превзойти производительность Tensorflow по графическим процессорам благодаря его динамическим графам потока данных и эффективным методам использования графических процессоров [4].
Таким образом, TPU предлагают превосходную производительность с TensorFlow из -за их адаптированной архитектуры и интеграции, но при использовании других рамок, которые не поддерживают TPU, преимущество производительности смещается в сторону графических процессоров.
Цитаты:[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-comprehany-guide-tho-their-roles-and-in-in-artificial-intelligence
[7] https://www.linkedin.com/pulse/gpus-vs-tpus-comprehany-comparison-neural-network-workloads-joel
[8] https://www.run.ai/guides/cloud-deep-learning/google-tpu