TPU (Tensora apstrādes vienības) parasti piedāvā labāku energoefektivitāti salīdzinājumā ar GPU (grafikas apstrādes vienības) īpašiem uzdevumiem, īpaši tiem, kas saistīti ar tensoru operācijām, kas ir pamatotas dziļas mācīšanās un neironu tīkliem. TPU ir izstrādāti, lai nodrošinātu augstu veiktspēju, vienlaikus samazinot enerģijas patēriņu, padarot tos ideāli piemērots liela mēroga AI lietojumprogrammām datu centros, kur energoefektivitāte ir kritiska, lai samazinātu darbības izmaksas un ietekmi uz vidi [1] [2] [3]. Piemēram, Google TPU var nodrošināt līdz 4 teraflops veiktspējas, vienlaikus patērējot tikai daļu no jaudas, kas GPU varētu būt nepieciešama līdzīgiem uzdevumiem [2].
Lai arī GPU, kaut arī jaudīgi un daudzpusīgi plašam lietojumprogrammu klāstam, mēdz patērēt lielāku jaudu, ņemot vērā to vispārējās vērtības dizainu, kas ietver plašāku funkciju klāstu, kas pārsniedz AI uzdevumus, piemēram, grafikas atveidošana un zinātniskās simulācijas [3] [5] Apvidū Tomēr GPU koncentrējas arī uz energoefektivitāti, taču parasti tiem ir nepieciešama lielāka jauda nekā TPU ekvivalentiem AI uzdevumiem [2] [3].
Jaunākie sasniegumi TPU, piemēram, TPU V4, turpina uzlabot energoefektivitāti, ievērojami uzlabojot veiktspēju uz vienu vatu, salīdzinot ar iepriekšējiem modeļiem [7]. Tas padara TPU par rentablu izvēli liela mēroga AI izvietošanai, ja prioritāte ir energoefektivitāte.
Atsauces:[1] https://www.datacamp.com/blog/tpu-vs-gpu-ai
[2] https://www.wevolver.com/article/tpu-vs-gpu-in-ai-a-compreivey- guide-to-their-roles-and-trimct-on-artifial-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.]
[7] https://cloud.google.com/blog/topics/systems/tpu-v4-enables-performance-energy-and-co2e-effity-gefains
[8] https://www.researchgate.net/publication/342867217_comparative_study_on_cpu_gpu_and_tpu