TPUS (jednotky zpracování Tensoru) obecně nabízejí lepší energetickou účinnost ve srovnání s GPU (jednotky pro zpracování grafiky) pro konkrétní úkoly, zejména ty, které zahrnují operace tenzoru, které jsou zásadní pro hluboké učení a neuronové sítě. TPU jsou navrženy tak, aby poskytovaly vysoký výkon a zároveň minimalizovaly spotřebu energie, což z nich činí ideální pro rozsáhlé aplikace AI v datových centrech, kde je energetická účinnost rozhodující pro snížení provozních nákladů a dopadu na životní prostředí [1] [2] [3]. Například TPU Google mohou poskytnout až 4 teraflopy výkonu a zároveň spotřebovat pouze zlomek energie, kterou GPU může vyžadovat pro podobné úkoly [2].
GPU, i když silné a všestranné pro širokou škálu aplikací, mají tendenci spotřebovat větší energii díky svému obecnému designu, který zahrnuje širší škálu funkcí nad úkoly AI, jako je grafické vykreslování a vědecké simulace [3] [5] . GPU se však také zaměřují na energetickou účinnost, ale obvykle vyžadují více energie než TPU pro ekvivalentní úkoly AI [2] [3].
Nejnovější pokroky v TPU, jako je TPU V4, dále zvyšují energetickou účinnost zlepšením výkonu na Watt výrazně ve srovnání s předchozími modely [7]. Díky tomu je TPUS nákladově efektivní volbou pro rozsáhlé nasazení AI, kde je energetická účinnost prioritou.
Citace:[1] https://www.datacamp.com/blog/tpu-vs-gpu-ai
[2] https://www.wevolver.com/article/tpu-vs-gpu-in-ai-a-comprehensive-guide-to-their-roles-and-impact-on-artificial-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-dos-and-cons/
[5] https://tellnyx.com/learn-ai/tpu-vs-gpu
[6] https://www.linkedin.com/pulse/understanding-cpu-gpu-dpu-tpu-simplified-Guide-mohd-asif-anangari-xf8kc
[7] https://cloud.google.com/blog/topics/systems/tpu-v4-enables-erformance-energy-and-co2e-efektivita
[8] https://www.researchgate.net/publication/342867217_comparative_study_on_cpu_gpu_and_tpu