Продуктивність одиниць обробки тензорів (TPU) тісно пов'язана з їх інтеграцією з TensorFlow, оскільки вони спеціально розроблені для оптимізації операцій TensorFlow. TPU Excel у завдань, які сильно покладаються на тензорні операції, які є поширеними в моделях глибокого навчання. Ця тісна інтеграція дозволяє TPU перевершити графічні процесори в певних завданнях глибокого навчання, особливо при використанні оптимізованих інструментів TensorFlow, таких як компілятор Tensorflow XLA [1] [5].
Порівнюючи TensorFlow з іншими рамками, такими як Pytorch, Tensorflow значно виграє від підтримки ТПУ. Pytorch не підтримує TPU, а це означає, що для завдань, де використовуються TPU, Tensorflow, як правило, перевершить Pytorch завдяки оптимізованій продуктивності цих спеціалізованих апаратних прискорювачів [4]. Однак Pytorch може збігатися або навіть перевершити продуктивність TensorFlow на графічних процесах, завдяки його динамічним графікам потоку даних та ефективними методами використання GPU [4].
Підсумовуючи, TPU пропонують чудову продуктивність з TensorFlow завдяки їх індивідуальній архітектурі та інтеграції, але при використанні інших рамок, які не підтримують TPU, перевага продуктивності зміщується до графічних процесорів.
Цитати:[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
4
[7] https://www.linkedin.com/pulse/gpus-vs-tpus-comprehence-comparison-neural-network-workloads-joel
[8] https://www.run.ai/guides/cloud-deep-learning/google-tpu