TPU (텐서 처리 장치)는 일반적으로 특정 작업, 특히 딥 러닝 및 신경망의 기본 인 텐서 운영과 관련된 GPU (그래픽 처리 장치)에 비해 더 나은 에너지 효율을 제공합니다. TPU는 전력 소비를 최소화하면서 고성능을 제공하도록 설계되어 운영 비용과 환경 영향을 줄이기 위해 에너지 효율이 중요한 데이터 센터의 대규모 AI 애플리케이션에 이상적입니다 [1] [2] [3]. 예를 들어, Google의 TPU는 최대 4 개의 성능의 성능을 제공하면서 GPU가 유사한 작업에 대해 요구할 수있는 전력의 일부만 소비 할 수 있습니다 [2].
GPU는 광범위한 응용 분야의 강력하고 다재다능하지만 일반적인 목적 설계로 인해 더 많은 전력을 소비하는 경향이 있으며, 여기에는 그래픽 렌더링 및 과학 시뮬레이션과 같은 AI 작업 이외의 광범위한 기능을 포함합니다 [3] [5] . 그러나 GPU는 또한 에너지 효율에 초점을 맞추고 있지만 일반적으로 동등한 AI 작업을 위해 TPU보다 더 많은 전력이 필요합니다 [2] [3].
TPU V4와 같은 TPU의 최신 발전은 이전 모델과 비교하여 와트 당 성능을 크게 향상시켜 에너지 효율을 더욱 향상시킵니다 [7]. 이로 인해 TPU는 에너지 효율이 우선 순위 인 대규모 AI 배포에 대한 비용 효율적인 선택입니다.
인용 :[1] https://www.datacamp.com/blog/tpu-vs-gpu-ai
[2] https://www.wevolver.com/article/tpu-vs-gpu-in-ai-ai-cormealgencious-guide-to-their-roles-n-trictificial-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-bons/
[5] https://telnyx.com/learn-ai/tpu-vs-gpu
[6] https://www.linkedin.com/pulse/understanding-cpu-gpu-dpu-simplified-guide-mohd-asif-ansari-xf8kc
[7] https://cloud.google.com/blog/topics/systems/tpu-v4-enables-performance-energy-and-co2e- 효율성
[8] https://www.researchgate.net/publication/342867217_comparative_study_on_cpu_gpu_and_tpu