TPU(テンソル処理ユニット)は、一般に、特定のタスク、特に深い学習およびニューラルネットワークの基本であるテンソル操作を含むGPU(グラフィックプロセシングユニット)と比較して、より良いエネルギー効率を提供します。 TPUは、消費電力を最小限に抑えながら高性能を提供するように設計されており、エネルギー効率が運用コストと環境への影響を削減するために重要であるデータセンターの大規模なAIアプリケーションに最適です[1] [2] [3]。たとえば、GoogleのTPUは、GPUが同様のタスクに必要とするパワーのほんの一部しか消費しない一方で、最大4テラフロプスのパフォーマンスを提供できます[2]。
GPUは、幅広いアプリケーションでは強力で汎用性がありますが、グラフィックスレンダリングや科学シミュレーションなど、AIタスクを超えた幅広い機能を含む汎用設計により、より多くのパワーを消費する傾向があります[3] [5] 。ただし、GPUもエネルギー効率に焦点を当てていますが、通常、同等のAIタスクにはTPUよりも多くのパワーが必要です[2] [3]。
TPU V4などのTPUの最新の進歩は、以前のモデルと比較してワットあたりのパフォーマンスを大幅に改善することにより、エネルギー効率をさらに高めます[7]。これにより、TPUは、エネルギー効率が優先事項である大規模なAI展開の費用対効果の高い選択になります。
引用：[1] https://www.datacamp.com/blog/tpu-vs-gpu-ai
[2] https://www.wevolver.com/article/tpu-vs-gpu-in-ai-a-comprehinsive-guide-the-their-roles-an-impact-on-retificial-intelligence
[3] https://blog.purestorage.com/purely-educational/tpus-vs-gpus-whats-the-fference/
[4] https://openmetal.io/docs/product-guides/private-cloud/tpu-vs-gpu-pros-an-cons/
[5] https://telnyx.com/learn-ai/tpu-vs-gpu
[6] https://www.linkedin.com/pulse/understanding-cpu-gpu-dpu-tpu-simplified-mohd-asif-ansari-xf8kc
[7] https://cloud.google.com/blog/topics/systems/tpu-v4-enables-performance-energy-and-co2e-efficiency-gains
[8] https://www.researchgate.net/publication/342867217_comparative_study_on_cpu_gpu_and_tpu