TPU: er (tensorbehandlingsenheter) erbjuder i allmänhet bättre energieffektivitet jämfört med GPU: er (grafikbehandlingsenheter) för specifika uppgifter, särskilt de som involverar tensoroperationer, som är grundläggande för djupa inlärning och neurala nätverk. TPU: er är utformade för att leverera hög prestanda samtidigt som kraftförbrukningen minimeras, vilket gör dem idealiska för storskaliga AI-applikationer i datacenter där energieffektivitet är avgörande för att minska driftskostnaderna och miljöpåverkan [1] [2] [3]. Till exempel kan Googles TPU: er ge upp till 4 teraflops av prestanda samtidigt som man konsumerar en bråkdel av den kraft som GPU: er kan kräva för liknande uppgifter [2].
GPU: er, även om de är kraftfulla och mångsidiga för ett brett spektrum av applikationer, tenderar att konsumera mer kraft på grund av deras allmänna design, som inkluderar ett bredare utbud av funktionaliteter utöver AI-uppgifter, till exempel grafikåtergivning och vetenskapliga simuleringar [3] [5] . GPU: er fokuserar emellertid också på energieffektivitet, men de kräver vanligtvis mer kraft än TPU: er för motsvarande AI -uppgifter [2] [3].
De senaste framstegen i TPU: er, såsom TPU V4, förbättrar ytterligare energieffektiviteten genom att förbättra prestanda per watt signifikant jämfört med tidigare modeller [7]. Detta gör TPU: er till ett kostnadseffektivt val för storskaliga AI-distributioner där energieffektivitet är en prioritering.
Citeringar:[1] https://www.datacamp.com/blog/tpu-vs-gpu-ai
]
[3] https://blog.purestorage.com/purely-educational/tpus-vs-gpus-wats-the-differenferens/
[4] https://openmetal.io/docs/product-guides/private-cloud/tpu-vs-gpu-pro-cons/
[5] https://telnyx.com/learn-ai/tpu-vs-gpu
]
]
[8] https://www.researchgate.net/publication/342867217_comparative_study_on_cpu_gpu_and_tpu