Hiệu suất của các đơn vị xử lý tenxơ (TPU) gắn chặt với sự tích hợp của chúng với TensorFlow, vì chúng được thiết kế đặc biệt để tối ưu hóa các hoạt động của TensorFlow. TPU Excel trong các nhiệm vụ phụ thuộc nhiều vào các hoạt động tenxơ, phổ biến trong các mô hình học tập sâu. Sự tích hợp chặt chẽ này cho phép TPU vượt trội hơn GPU trong một số tác vụ học tập sâu nhất định, đặc biệt khi sử dụng các công cụ được tối ưu hóa của TensorFlow như trình biên dịch TensorFlow XLA [1] [5].
Khi so sánh Tensorflow với các khung khác như Pytorch, Tensorflow sẽ có lợi đáng kể từ hỗ trợ TPU. Pytorch không hỗ trợ TPU, điều đó có nghĩa là đối với các tác vụ mà TPU được sử dụng, Tensorflow thường sẽ vượt trội so với Pytorch do hiệu suất tối ưu của nó đối với các máy gia tốc phần cứng chuyên dụng này [4]. Tuy nhiên, Pytorch có thể khớp hoặc thậm chí vượt qua hiệu suất của TensorFlow trên GPU, nhờ các biểu đồ luồng dữ liệu động và các kỹ thuật sử dụng GPU hiệu quả [4].
Tóm lại, TPU cung cấp hiệu suất vượt trội với TensorFlow do kiến trúc và tích hợp phù hợp của chúng, nhưng khi sử dụng các khung khác không hỗ trợ TPU, lợi thế hiệu suất chuyển sang GPU.
Trích dẫn:[1] https://www.datacamp.com/blog/tpu-vs-gpu-ai
[2] https://viso.ai/deep-learning/pytorch-vs-tensorflow/
.
[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-comprehensive-guide-to-their-roles-and-impact-on-artificial-intelligence
[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