Tensoro apdorojimo vienetų (TPU) našumas yra glaudžiai susijęs su jų integracija su „Tensorflow“, nes jie yra specialiai sukurti siekiant optimizuoti „TensorFlow“ operacijas. „TPUS“ puikiai tinka užduotims, kurios labai priklauso nuo tenzorių operacijų, kurios yra paplitusios giluminio mokymosi modeliuose. Ši įtempta integracija leidžia TPU pralenkti GPU atliekant tam tikras giluminio mokymosi užduotis, ypač kai naudojant „Tensorflow“ optimizuotus įrankius, tokius kaip „Tensorflow XLA“ kompiliatorius [1] [5].
Palyginus „TensorFlow“ su kitomis sistemomis, tokiomis kaip „Pytorch“, „Tensorflow“ nauda didelę naudą iš TPU palaikymo. „Pytorch“ natūraliai nepalaiko TPU, o tai reiškia, kad atliekant užduotis, kuriose naudojami TPU, „Tensorflow“ paprastai pralenkia „Pytorch“ dėl optimizuoto šių specializuotų aparatūros greitintuvų našumo [4]. Tačiau „Pytorch“ gali suderinti ar net pranokti „Tensorflow“ veikimą GPU dėl dinaminių duomenų srauto grafikų ir efektyvių GPU panaudojimo metodų [4].
Apibendrinant galima pasakyti, kad TPU siūlo puikų našumą su „TensorFlow“ dėl jų pritaikytos architektūros ir integracijos, tačiau naudojant kitas sistemas, nepalaikančias TPU, našumo pranašumas pasislenka link GPU.
Citatos:[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-comprhensive-guide-to-their-cold-and-impact-on-darficial-Intelligence
[7] https://www.linkedin.com/pulse/gpus-vs-tpus-comprhensive-comparion-netural-ntwork-works-joel
[8] https://www.run.ai/guides/cloud-deep-learning/google-tpu