TPU'er (tensorbehandlingsenheder) tilbyder generelt bedre energieffektivitet sammenlignet med GPU'er (grafikbehandlingsenheder) til specifikke opgaver, især dem, der involverer tensoroperationer, som er grundlæggende for dyb læring og neurale netværk. TPU'er er designet til at levere høj ydeevne og samtidig minimere strømforbruget, hvilket gør dem ideelle til store AI-applikationer i datacentre, hvor energieffektivitet er kritisk for at reducere driftsomkostninger og miljøpåvirkning [1] [2] [3]. For eksempel kan Googles TPU'er give op til 4 teraflops ydelse, mens den kun forbruger en brøkdel af den magt, som GPU'er muligvis kræver for lignende opgaver [2].
Selvom GPU'er er kraftfulde og alsidige til en lang række applikationer, har en tendens til at forbruge mere strøm på grund af deres generelle formål, som inkluderer en bredere række funktionaliteter ud over AI-opgaver, såsom grafik gengivelse og videnskabelig simuleringer [3] [5] . Imidlertid fokuserer GPU'er også på energieffektivitet, men de kræver typisk mere strøm end TPU'er til ækvivalente AI -opgaver [2] [3].
De seneste fremskridt inden for TPU'er, såsom TPU V4, forbedrer energieffektiviteten yderligere ved at forbedre ydelsen pr. Watt markant sammenlignet med tidligere modeller [7]. Dette gør TPU'er til et omkostningseffektivt valg til storskala AI-implementeringer, hvor energieffektivitet er en prioritet.
Citater:[1] https://www.datacamp.com/blog/tpu-vs-gpu-i
)
[3] https://blog.purestorage.com/purely-teucational/tpus-vs-gpus-whats-difference/
[4] https://openmetal.io/docs/product-guides/private-cloud/tpu-vs-gpu-pros-and-cons/
[5] https://telnyx.com/learn-i/tpu-vs-gpu
)
)
[8] https://www.researchgate.net/publication/342867217_comparative_study_on_cpu_gpu_and_tpu