Tensoritöötluse üksuste (TPU) jõudlus on tihedalt seotud nende integreerimisega Tensorflow -ga, kuna need on spetsiaalselt loodud tensorflow toimingute optimeerimiseks. TPUS paistab silma ülesannetes, mis tuginevad suuresti tensoritegevusele, mis on tavalised sügavaõppe mudelites. See tihe integreerimine võimaldab TPU -del ületada GPU -sid teatud süvaõppe ülesannetes, eriti kui kasutada Tensorflow optimeeritud tööriistu nagu Tensorflow XLA kompilaator [1] [5].
Kui võrrelda Tensorflow teiste raamistikega, näiteks Pytorch, on tensorflow TPU toetusest märkimisväärselt kasu. Pytorch ei toeta TPU -sid, mis tähendab, et TPU -de kasutamisel ületab tensorflow Pytorchi üldiselt nende spetsiaalsete riistvarakiirendite optimeeritud jõudluse tõttu [4]. Kuid Pytorch suudab tänu dünaamilistele andmevoogudele ja tõhusatele GPU kasutamise tehnikatele sobitada või isegi ületada Tensorflow jõudlust GPU -del [4].
Kokkuvõtlikult pakuvad TPU -d Tensorflow abil suurepäraseid jõudlust nende kohandatud arhitektuuri ja integreerimise tõttu, kuid muude raamistike kasutamisel, mis ei toeta TPU -sid, nihkub jõudluse eelis GPU -de poole.
Tsitaadid:[1] https://www.datacamp.com/blog/tpu-vs-gpu-ai
[2] https://viso.ai/deep-laurning/pytorch-vs-tensorflow/
]
[4] https://www.springboard.com/blog/data-science/pytorch-vs-tensorflow/
[5] https://www.tensorflow.org/guide/tpu
]
]
]