Tensör işleme birimlerinin (TPU) performansı, tensorflow işlemlerini optimize etmek için özel olarak tasarlandıkları için tensorflow ile entegrasyonlarına yakından bağlıdır. TPUS, derin öğrenme modellerinde yaygın olan tensör işlemlerine büyük ölçüde güvenen görevlerde mükemmeldir. Bu sıkı entegrasyon, TPU'ların, özellikle TensorFlow'un TensorFlow XLA derleyicisi gibi optimize edilmiş araçlarını kullanırken, bazı derin öğrenme görevlerinde GPU'lardan daha iyi performans göstermesine izin verir [1] [5].
Tensorflow'u Pytorch gibi diğer çerçevelerle karşılaştırırken, tensorflow TPU desteğinden önemli ölçüde yararlanır. Pytorch, TPU'ları doğal olarak desteklemez, yani TPU'ların kullanıldığı görevler için Tensorflow, bu özel donanım hızlandırıcılarındaki optimize edilmiş performansı nedeniyle genellikle pytorch'tan daha iyi performans gösterecektir [4]. Bununla birlikte, Pytorch, dinamik veri akış grafikleri ve verimli GPU kullanım teknikleri sayesinde Tensorflow'un GPU'lardaki performansını eşleştirebilir veya hatta aşabilir [4].
Özetle, TPU'lar özel mimarileri ve entegrasyonları nedeniyle tensorflow ile üstün performans sunar, ancak TPU'ları desteklemeyen diğer çerçeveleri kullanırken, performans avantajı GPU'lara doğru geçer.
Alıntılar:[1] https://www.datacamp.com/blog/tpu-vs-gpu-ai
[2] https://viso.ai/deep-rearning/pytorch-vs-teensorflow/
[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-a-a-a-confremplience-guide-to-their- ve-pactive-telifial- Intelligence
[7] https://www.linkedin.com/pulse/gpus-vs-tpus-chonremencience-comparison-nal-network-workloads-soel
[8] https://www.run.ai/guides/cloud-deep-rearning/google-tpu