توفر TPUS (وحدات معالجة الموتر) عمومًا كفاءة أفضل للطاقة مقارنةً بوحدات معالجة الرسومات) لمهام محددة ، وخاصة تلك التي تتضمن عمليات الموتر ، والتي تعتبر أساسية في التعلم العميق والشبكات العصبية. تم تصميم TPUs لتقديم أداء عالي مع تقليل استهلاك الطاقة ، مما يجعلها مثالية لتطبيقات الذكاء الاصطناعى على نطاق واسع في مراكز البيانات حيث تكون كفاءة الطاقة أمرًا بالغ الأهمية لتقليل التكاليف التشغيلية والتأثير البيئي [1] [2] [3]. على سبيل المثال ، يمكن أن توفر TPUs من Google ما يصل إلى 4 teraflops من الأداء مع استهلاك جزء صغير فقط من الطاقة التي قد تتطلبها وحدات معالجة الرسومات لمهام مماثلة [2].
وحدات معالجة الرسومات ، رغم أنها قوية ومتعددة الاستخدامات لمجموعة واسعة من التطبيقات ، تميل إلى استهلاك المزيد من الطاقة بسبب تصميمها للأغراض العامة ، والتي تتضمن مجموعة واسعة من الوظائف خارج مهام الذكاء الاصطناعي ، مثل تقديم الرسومات والمحاكاة العلمية [3] [5] . ومع ذلك ، تركز وحدات معالجة الرسومات أيضًا على كفاءة الطاقة ، لكنها تتطلب عادة طاقة أكثر من TPUs لمهام AI المكافئة [2] [3].
أحدث التطورات في TPUs ، مثل TPU V4 ، تعزز كفاءة الطاقة من خلال تحسين الأداء لكل واط بشكل كبير مقارنة بالنماذج السابقة [7]. هذا يجعل TPUS خيارًا فعالًا من حيث التكلفة لنشر AI على نطاق واسع حيث تكون كفاءة الطاقة أولوية.
الاستشهادات:[1] https://www.datacamp.com/blog/tpu-vs-gpu-ai
[2] https://www.wevolver.com/article/tpu-vs-gpu-in-ai-a-a-a-commrenment-guide-to--their-droles-and-ipact-on-itificial-intelligence
[3] https://blog.purestorage.com/purely-educational/tpus-vs-gpus-whats-the-difference/
[4] https://openmetal.io/docs/product-guides/private-cloud/tpu-vs-gpu-pros--cons/
[5] https://telnyx.com/learn-ai/tpu-vs-gpu
[6] https://www.linkedin.com/pulse/understing-cpu-gpu-dpu-tpu-simplified-guide-mohd-asif-ansari- xf8kc
[7] https://cloud.google.com/blog/topics/systems/tpu-v4-enables-performance-energy-and-co2e- الكفاءة
[8] https://www.researchgate.net/publication/342867217_comparitive_study_on_cpu_gpu_and_tpu