Tensora apstrādes vienību (TPU) veiktspēja ir cieši saistīta ar to integrāciju ar TensorFlow, jo tās ir īpaši izstrādātas, lai optimizētu Tensorflow operācijas. TPU izceļas ar uzdevumiem, kas lielā mērā paļaujas uz tensora operācijām, kas ir izplatītas dziļo mācību modeļos. Šī stingrā integrācija ļauj TPU pārspēt GPU noteiktos dziļas mācīšanās uzdevumos, it īpaši, ja tiek izmantots TensorFlow optimizētie rīki, piemēram, TensorFlow XLA kompilators [1] [5].
Salīdzinot TensorFlow ar citiem ietvariem, piemēram, Pytorch, TensorFlow ievērojami gūst labumu no TPU atbalsta. Pytorch neatbalsta TPU, kas nozīmē, ka uzdevumiem, kur tiek izmantoti TPU, TensorFlow parasti pārspēs Pytorch, ņemot vērā tā optimizēto veiktspēju šiem specializētajiem aparatūras paātrinātājiem [4]. Tomēr, pateicoties tā dinamiskajiem datu plūsmas grafikiem un efektīvām GPU izmantošanas metodēm [4], Pytorch var sakrist vai pat pārspēt TensorFlow veiktspēju GPU [4].
Rezumējot, TPU piedāvā izcilu sniegumu ar TensorFlow, pateicoties to pielāgotajai arhitektūrai un integrācijai, bet, izmantojot citus ietvarus, kas neatbalsta TPU, veiktspējas priekšrocība mainās uz GPU.
Atsauces:[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.]
[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