TPU -urile (unitățile de procesare a tensiunii) oferă, în general, o eficiență energetică mai bună în comparație cu GPU -urile (unitățile de procesare grafică) pentru sarcini specifice, în special cele care implică operațiuni de tensiune, care sunt fundamentale pentru învățarea profundă și rețelele neuronale. TPU-urile sunt concepute pentru a oferi performanțe ridicate, reducând la minimum consumul de energie, ceea ce le face ideale pentru aplicații AI la scară largă în centrele de date, unde eficiența energetică este esențială pentru a reduce costurile operaționale și impactul asupra mediului [1] [2] [3]. De exemplu, TPU -ul Google poate furniza până la 4 teraflops de performanță, consumând doar o fracțiune din puterea pe care GPU -urile ar putea -o solicita pentru sarcini similare [2].
GPU-urile, deși este puternic și versatil pentru o gamă largă de aplicații, tind să consume mai multă putere datorită designului lor de scop general, care include o gamă mai largă de funcționalități dincolo de sarcinile AI, cum ar fi redarea grafică și simulările științifice [3] [5] . Cu toate acestea, GPU -urile se concentrează și pe eficiența energetică, dar de obicei necesită mai multă putere decât TPU pentru sarcini AI echivalente [2] [3].
Ultimele progrese în TPU, cum ar fi TPU V4, îmbunătățesc în continuare eficiența energetică prin îmbunătățirea performanței pe watt semnificativ în comparație cu modelele anterioare [7]. Acest lucru face ca TPU-urile să fie o alegere rentabilă pentru implementările AI la scară largă, unde eficiența energetică este o prioritate.
Citări:[1] https://www.datacamp.com/blog/tpu-vs-gpu-AI
[2] https://www.wevolver.com/article/tpu-vs-gpu-in-ai-a-a-mpreensive-quide-to-their-roles-și-impact-on-lartificial-intelligence
[3] https://blog.purestorage.com/purely-educational/tpus-vs-gpus-whats-the-diference/
[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-simpified-guide-mohd-asif-ansari-xf8kc
[7] https://cloud.google.com/blog/topics/systems/tpu-v4-enables-performance-energy-and-co2e-eficiency-eficient
[8] https://www.researchgate.net/publication/342867217_Comparative_study_on_cpu_gpu_and_tpu