Las TPU (unidades de procesamiento de tensor) generalmente ofrecen una mejor eficiencia energética en comparación con las GPU (unidades de procesamiento gráficos) para tareas específicas, particularmente aquellas que involucran operaciones tensoras, que son fundamentales para el aprendizaje profundo y las redes neuronales. Las TPU están diseñadas para ofrecer un alto rendimiento al tiempo que minimizan el consumo de energía, lo que las hace ideales para aplicaciones de IA a gran escala en centros de datos donde la eficiencia energética es crítica para reducir los costos operativos y el impacto ambiental [1] [2] [3]. Por ejemplo, las TPU de Google pueden proporcionar hasta 4 teraflops de rendimiento mientras consume solo una fracción de la potencia que las GPU pueden requerir para tareas similares [2].
Las GPU, aunque potentes y versátiles para una amplia gama de aplicaciones, tienden a consumir más potencia debido a su diseño de uso general, que incluye una gama más amplia de funcionalidades más allá de las tareas de IA, como la representación gráfica y las simulaciones científicas [3] [5] . Sin embargo, las GPU también se están centrando en la eficiencia energética, pero generalmente requieren más potencia que las TPU para tareas de IA equivalentes [2] [3].
Los últimos avances en las TPU, como la TPU V4, mejoran aún más la eficiencia energética al mejorar el rendimiento por vatio en comparación con modelos anteriores [7]. Esto hace de las TPU una opción rentable para las implementaciones de IA a gran escala donde la eficiencia energética es una prioridad.
Citas:[1] https://www.datacamp.com/blog/tpu-vs-gpu-ai
[2] https://www.wevólver.com/article/tpu-vs-gpu-in-ai-a-comprehensive-guide-to-their-roles-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-tpu-simplified-guide-mohd-aSif-anSari-xf8kc
[7] https://cloud.google.com/blog/topics/systems/tpu-v4-eneables-performance-energy-and-co2e-eficience-gains
[8] https://www.researchgate.net/publication/342867217_comparative_study_on_cpu_gpu_and_tpu