Le TPU (unità di elaborazione del tensore) offrono generalmente una migliore efficienza energetica rispetto alle GPU (unità di elaborazione grafica) per compiti specifici, in particolare quelli che coinvolgono operazioni di tensore, che sono fondamentali per le reti di apprendimento profondo e neurali. Le TPU sono progettate per offrire prestazioni elevate riducendo al minimo il consumo di energia, rendendoli ideali per applicazioni di intelligenza artificiale su larga scala nei data center in cui l'efficienza energetica è fondamentale per ridurre i costi operativi e l'impatto ambientale [1] [2] [3]. Ad esempio, le TPU di Google possono fornire fino a 4 teraflop di prestazioni consumando solo una frazione del potere che le GPU potrebbero richiedere per compiti simili [2].
Le GPU, sebbene potenti e versatili per una vasta gamma di applicazioni, tendono a consumare più potenza a causa del loro design per scopi generali, che include una gamma più ampia di funzionalità oltre a compiti di intelligenza artificiale, come il rendering grafico e le simulazioni scientifiche [3] [5] . Tuttavia, anche le GPU si stanno concentrando sull'efficienza energetica, ma in genere richiedono più potenza rispetto a TPU per compiti di AI equivalenti [2] [3].
Gli ultimi progressi nelle TPU, come la TPU V4, migliorano ulteriormente l'efficienza energetica migliorando le prestazioni per WATT rispetto ai modelli precedenti [7]. Ciò rende TPUS una scelta economica per le distribuzioni di intelligenza artificiale su larga scala in cui l'efficienza energetica è una priorità.
Citazioni:[1] https://www.datacamp.com/blog/tpu-vs-gpu-ai
[2] https://www.wovolver.com/article/tpu-vs-gpu-in-ai -a-comprehensive-guide-to-their-moles-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-pros-and-cons/
[5] https://telnyx.com/learn-ai/tpu-vs-gpu
[6] https://www.linkedin.com/pulse/understanding-cpu-gpu-dpu-dpu-simplified-guide-mohd-sif-ansari-xf8kc
[7] https://cloud.google.com/blog/topics/systems/tpu-v4-enables-performance-energy-and-co2e-efficienza-gains
[8] https://www.researchgate.net/publication/342867217_comparative_study_on_cpu_gpu_and_tpu