TPUs (Tensor -Verarbeitungseinheiten) bieten im Allgemeinen eine bessere Energieeffizienz im Vergleich zu GPUs (Grafikverarbeitungseinheiten) für bestimmte Aufgaben, insbesondere für diejenigen, die Tensoroperationen betreffen, die für tiefgreifende Lernen und neuronale Netze von grundlegender Bedeutung sind. TPUs sind so konzipiert, dass sie eine hohe Leistung liefern und gleichzeitig den Stromverbrauch minimieren und sie ideal für groß angelegte KI-Anwendungen in Rechenzentren ermöglichen, in denen die Energieeffizienz von entscheidender Bedeutung ist, um die Betriebskosten und die Umweltauswirkungen zu senken [1] [2] [3]. Beispielsweise kann das TPUs von Google bis zu 4 Teraflops der Leistung liefern und gleichzeitig nur einen Bruchteil der Leistung konsumieren, die GPUs für ähnliche Aufgaben benötigen [2].
GPUs für eine breite Palette von Anwendungen, obwohl sie für eine Vielzahl von Anwendungen leistungsfähig und vielseitig sind, neigen jedoch dazu, aufgrund ihres allgemeinen Konstruktions mehr Strom zu verbrauchen, das ein breiteres Spektrum von Funktionen über AI-Aufgaben hinausgeht, wie z. B. Grafikwiedergabe und wissenschaftliche Simulationen [3] [5] . GPUs konzentrieren sich jedoch auch auf die Energieeffizienz, benötigen jedoch in der Regel mehr Leistung als TPUs für äquivalente KI -Aufgaben [2] [3].
Die jüngsten Fortschritte bei TPUs, wie die TPU V4, verbessern die Energieeffizienz weiter, indem sie die Leistung pro Watt im Vergleich zu früheren Modellen signifikant verbessert [7]. Dies macht TPUs zu einer kostengünstigen Wahl für großflächige KI-Bereitstellungen, bei denen die Energieeffizienz eine Priorität hat.
Zitate:[1] https://www.datacamp.com/blog/tpu-vs-gpu-ai
[2] https://www.wevolver.com/article/tpu-vs-gpu-in-ai-a-compregesive-guide-their-roles-pact-on-artificial-intelligence
[3] https://blog.purestorage.com/purely-educational/tpus-vs-gpus-whoats-the-difference/
[4] https://openmetal.io/docs/product-guides/private-cloud/tpu-vs-gpu-pros-and-cons/
[5] https://telnyx.com/learn-ai/tpu-vs-gpu
[6] https://www.linkedin.com/pulse/undandanding-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-efficiency-wains
[8] https://www.researchgate.net/publication/342867217_comparative_study_on_cpu_gpu_and_tpu