TPU (jednostki przetwarzania tensorów) ogólnie oferują lepszą efektywność energetyczną w porównaniu z GPU (jednostki przetwarzania grafiki) dla określonych zadań, szczególnie tych obejmujących operacje tensorowe, które są fundamentalne dla głębokiego uczenia się i sieci neuronowych. TPU są zaprojektowane tak, aby zapewnić wysoką wydajność przy jednoczesnym minimalizowaniu zużycia energii, co czyni je idealnymi do na dużą skalę aplikacji AI w centrach danych, w których efektywność energetyczna ma kluczowe znaczenie dla zmniejszenia kosztów operacyjnych i wpływu na środowisko [2] [2] [3]. Na przykład TPU Google mogą zapewnić do 4 teraflopów wydajności, jednocześnie zużywając tylko ułamek mocy, której GPU mogą wymagać do podobnych zadań [2].
GPU, choć potężne i wszechstronne dla szerokiej gamy zastosowań, mają tendencję do spożywania większej mocy ze względu na ich ogólne projektowanie, co obejmuje szerszy zakres funkcji poza zadaniami AI, takimi jak renderowanie grafiki i symulacje naukowe [3] [5] . Jednak GPU koncentrują się również na wydajności energetycznej, ale zazwyczaj wymagają większej mocy niż TPU dla równoważnych zadań AI [2] [3].
Najnowsze postępy w TPU, takie jak TPU V4, dodatkowo zwiększają efektywność energetyczną poprzez znacznie poprawę wydajności na wat w porównaniu z poprzednimi modelami [7]. To sprawia, że TPU jest opłacalnym wyborem dla wdrożeń AI na dużą skalę, w których efektywność energetyczna jest priorytetem.
Cytaty:[1] https://www.datacamp.com/blog/tpu-vs-gpu-ai
[2] https://www.wevolver.com/article/tpu-vs-gpu-in-ai-a-comprehensive-guide-to-thet-roles-and-impact-on-artificial-intelligence
[3] https://blog.purestorage.com/pureely-educactation/tpus-vs-gpus-whats-the-difference/
[4] https://openmetal.io/docs/product-guides/private-floud/tpu-vs-gpu-pros--cons/
[5] https://telnyx.com/learn-ai/tpu-vs-gpu
[6] https://www.linkedin.com/pulse/understanding-cpu-gpu-dpu-tpu-mplified-Guide-MoHd-Asif-ansari-xf8kc
[7] https://cloud.google.com/blog/topics/systems/tpu-v4-enables-performance-energy-and-co2e-efficiency-bains
[8] https://www.researchgate.net/publication/342867217_comparative_study_on_cpu_gpu_and_tpu