Výkonnosť jednotiek na spracovanie tenzoru (TPU) je úzko spojená s ich integráciou s TensorFlow, pretože sú špeciálne navrhnuté na optimalizáciu operácií tenorového toku. TPU vyniká v úlohách, ktoré sa silne spoliehajú na tenzorové operácie, ktoré sú bežné v modeloch hlbokého učenia. Táto tesná integrácia umožňuje TPU prekonať GPU v určitých úlohách hlbokého učenia, najmä pri použití optimalizovaných nástrojov spoločnosti TensorFlow, ako je kompilátor XLA TensorFlow XLA [1] [5].
Pri porovnaní TensorFlow s inými rámcami, ako je Pytorch, výhody Tensorflow významne z podpory TPU. Spoločnosť Pytorch natívne nepodporuje TPU, čo znamená, že pre úlohy, kde sa používajú TPU, TensorFlow vo všeobecnosti prekoná Pytorch kvôli jeho optimalizovanému výkonu na týchto špecializovaných hardvérových akcelerátoroch [4]. Spoločnosť Pytorch sa však môže vyrovnať alebo dokonca prekonať výkon spoločnosti TensorFlow na GPU vďaka svojim dynamickým grafom toku dát a efektívnym technikám využívania GPU [4].
Stručne povedané, TPU ponúka vynikajúci výkon s TensorFlow kvôli ich prispôsobenej architektúre a integrácii, ale pri používaní iných rámcov, ktoré nepodporujú TPU, sa výhoda výkonnosti posúva smerom k GPU.
Citácie:[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/machinearning/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-comprehension-guide-t-their-ol-olles-and--imact-on-artificial-intelligencia
[7] https://www.linkedin.com/pulse/gpus-vs-tpus-comprehension-comparison-eral-net-workworkloads-joel
[8] https://www.run.ai/guides/cloud-deep-learning/google-tpu