TPU: t (tensoriprosessointiyksiköt) tarjoaa yleensä paremman energiatehokkuuden verrattuna GPU: iin (grafiikan prosessointiyksiköt) tietyille tehtäville, etenkin niille, jotka liittyvät tensoritoimintoihin, jotka ovat perusteellisia syvän oppimisen ja hermoverkkojen kannalta. TPU: t on suunniteltu toimittamaan korkea suorituskyky ja minimoivat virrankulutuksen, mikä tekee niistä ihanteellisia laaja-alaisissa AI-sovelluksissa tietokeskuksissa, joissa energiatehokkuus on kriittistä toimintakustannusten ja ympäristövaikutusten vähentämiseksi [1] [2] [3]. Esimerkiksi Googlen TPU: t voivat tarjota jopa 4 terafloppia suorituskykyä kuluttaen vain murto -osaa siitä, mitä GPU: t saattavat vaatia samanlaisia tehtäviä [2].
GPU: t, vaikka se on voimakas ja monipuolinen monille sovelluksille, on taipumus kuluttaa enemmän valtaa niiden yleiskäyttöisen suunnittelun vuoksi, joka sisältää laajemman valikoiman toimintoja AI-tehtävien ulkopuolella, kuten grafiikan renderointi ja tieteelliset simulaatiot [3] [5] . GPU: t keskittyvät kuitenkin myös energiatehokkuuteen, mutta ne vaativat tyypillisesti enemmän voimaa kuin TPU: t vastaaville AI -tehtäville [2] [3].
Viimeisimmät TPU: n edistykset, kuten TPU V4, lisäävät edelleen energiatehokkuutta parantamalla suorituskykyä WATT: tä kohden merkittävästi verrattuna aiempiin malleihin [7]. Tämä tekee TPUS: sta kustannustehokkaan valinnan laajamittaisille AI-käyttöönottoille, joissa energiatehokkuus on ensisijainen tavoite.
Viittaukset:[1] https://www.datacamp.com/blog/tpu-vs-gpu-ai
.
[3] https://blog.purestorage.com/purely-educational/tpus-vs-gpus-whats-the-defference/
.
[5] https://telnyx.com/learn-ai/tpu-vs-gpu
.
.
[8] https://www.researchgate.net/publication/342867217_comparative_study_on_cpu_gpu_and_tpu