TPU (các đơn vị xử lý tenxơ) thường cung cấp hiệu quả năng lượng tốt hơn so với GPU (đơn vị xử lý đồ họa) cho các nhiệm vụ cụ thể, đặc biệt là các tác phẩm liên quan đến các hoạt động tenxơ, là cơ bản để học sâu và mạng lưới thần kinh. TPU được thiết kế để cung cấp hiệu suất cao trong khi giảm thiểu mức tiêu thụ năng lượng, khiến chúng trở nên lý tưởng cho các ứng dụng AI quy mô lớn trong các trung tâm dữ liệu nơi hiệu quả năng lượng là rất quan trọng để giảm chi phí hoạt động và tác động môi trường [1] [2] [3]. Chẳng hạn, TPU của Google có thể cung cấp tối đa 4 teraflops hiệu suất trong khi chỉ tiêu thụ một phần năng lượng mà GPU có thể yêu cầu cho các nhiệm vụ tương tự [2].
GPU, trong khi mạnh mẽ và linh hoạt đối với một loạt các ứng dụng, có xu hướng tiêu thụ nhiều năng lượng hơn do thiết kế đa năng của chúng, bao gồm một loạt các chức năng vượt quá các tác vụ AI, như kết xuất đồ họa và mô phỏng khoa học [3] [5] . Tuy nhiên, GPU cũng đang tập trung vào hiệu quả năng lượng, nhưng chúng thường đòi hỏi nhiều năng lượng hơn TPU cho các nhiệm vụ AI tương đương [2] [3].
Những tiến bộ mới nhất trong TPU, chẳng hạn như TPU V4, tăng cường hơn nữa hiệu quả năng lượng bằng cách cải thiện hiệu suất trên mỗi watt so với các mô hình trước đó [7]. Điều này làm cho TPU trở thành một lựa chọn hiệu quả về chi phí cho việc triển khai AI quy mô lớn trong đó hiệu quả năng lượng là ưu tiên hàng đầu.
Trích dẫn:[1] https://www.datacamp.com/blog/tpu-vs-gpu-ai
[2] https://www.wevolver.com/article/tpu-vs-gpu-in-ai-a-comprehensive-guide-to-their-roles-and-impact-on-artificial-intelligence
.
.
[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-efficiency-gains
[8] https://www.researchgate.net/publication/342867217_Comparative_Study_on_CPU_GPU_and_TPU