Οι TPUs (μονάδες επεξεργασίας Tensor) προσφέρουν γενικά καλύτερη ενεργειακή απόδοση σε σύγκριση με τις GPUs (μονάδες επεξεργασίας γραφικών) για συγκεκριμένα καθήκοντα, ιδιαίτερα εκείνα που αφορούν λειτουργίες τανυστή, οι οποίες είναι θεμελιώδεις για τη βαθιά μάθηση και τα νευρωνικά δίκτυα. Τα TPU έχουν σχεδιαστεί για να παρέχουν υψηλές επιδόσεις, ελαχιστοποιώντας την κατανάλωση ενέργειας, καθιστώντας τους ιδανικές για εφαρμογές AI μεγάλης κλίμακας σε κέντρα δεδομένων όπου η ενεργειακή απόδοση είναι κρίσιμη για τη μείωση του λειτουργικού κόστους και του περιβαλλοντικού αντίκτυπου [1] [2] [3]. Για παράδειγμα, οι TPU της Google μπορούν να παρέχουν έως και 4 teraflops απόδοσης, ενώ καταναλώνουν μόνο ένα κλάσμα της εξουσίας που μπορεί να απαιτήσει οι GPU για παρόμοιες εργασίες [2].
Οι GPU, ενώ είναι ισχυροί και ευέλικτοι για ένα ευρύ φάσμα εφαρμογών, τείνουν να καταναλώνουν περισσότερη ισχύ λόγω του σχεδιασμού γενικού σκοπού τους, το οποίο περιλαμβάνει ένα ευρύτερο φάσμα λειτουργιών πέρα από τα καθήκοντα του AI, όπως η απόδοση γραφικών και οι επιστημονικές προσομοιώσεις [3] [5] . Ωστόσο, οι GPU επικεντρώνονται επίσης στην ενεργειακή απόδοση, αλλά συνήθως απαιτούν περισσότερη ισχύ από τα TPU για ισοδύναμες εργασίες ΑΙ [2] [3].
Οι τελευταίες εξελίξεις σε TPU, όπως το TPU V4, ενισχύουν περαιτέρω την ενεργειακή απόδοση βελτιώνοντας τις επιδόσεις ανά Watt σημαντικά σε σύγκριση με προηγούμενα μοντέλα [7]. Αυτό καθιστά την TPU μια οικονομικά αποδοτική επιλογή για μεγάλης κλίμακας αναπτύξεις AI όπου η ενεργειακή απόδοση αποτελεί προτεραιότητα.
Αναφορές:[1] https://www.datacamp.com/blog/tpu-vs-gpu-ai
[2] https://www.wevolver.com/article/tpu-vs-gpu-in-ai-a-a-comphenhence-guide-to-their-and-impact-on-artficial-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-and-cons/
[5] https://telnyx.com/learn-ai/tpu-vs-gpu
[6] https://www.linkedin.com/pulse/understanding-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-effective-fains
[8] https://www.researchgate.net/publication/342867217_comparative_study_on_cpu_gpu_and_tpu