TPU (одиниці обробки тензорів), як правило, пропонують кращу енергоефективність порівняно з графічними процесорами (графічні одиниці обробки) для конкретних завдань, особливо тих, що включають тензорні операції, які є фундаментальними для глибокого навчання та нейронних мереж. TPU розроблені для забезпечення високої продуктивності при мінімізації енергоспоживання, що робить їх ідеальними для масштабних програм AI в центрах обробки даних, де енергоефективність має вирішальне значення для зменшення експлуатаційних витрат та впливу навколишнього середовища [1] [2] [3]. Наприклад, TPU Google може забезпечити до 4 терафлопів продуктивності, вживаючи лише частину потужності, яку можуть знадобитися GPU для подібних завдань [2].
GPU, хоча і потужний і універсальний для широкого спектру застосувань, як правило, споживають більше потужності завдяки їх дизайну загального призначення, що включає більш широкий спектр функціональних можливостей, що перевищують завдання AI, такі як графічне відображення та наукові моделювання [3] [5] . Однак GPU також зосереджуються на енергоефективності, але вони, як правило, потребують більшої потужності, ніж ТПУ для еквівалентних завдань AI [2] [3].
Останні досягнення в ТПУ, такі як TPU V4, ще більше підвищують енергоефективність за рахунок підвищення продуктивності на ватт суттєво порівняно з попередніми моделями [7]. Це робить TPU економічно вигідним вибором для масштабних розгортань AI, де енергоефективність є пріоритетною.
Цитати:[1] https://www.datacamp.com/blog/tpu-vs-gpu-ai
[2] https://www.wevolver.com/article/tpu-vs-gpu-in-ai-a-comprehence-guide-to-their-roles-and-impact-on-artific-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-enables-performance-energy-and-co2e-efficience-gains
[8] https://www.researchgate.net/publication/342867217_comparative_study_on_cpu_gpu_and_tpu