TPU -d (tensoritöötluse üksused) pakuvad üldiselt paremat energiatõhusust võrreldes GPU -dega (graafikatöötluse üksused) konkreetsete ülesannete jaoks, eriti nende jaoks, mis hõlmavad tensoritoiminguid, mis on sügava õppimise ja närvivõrkude jaoks üliolulised. TPU-de eesmärk on pakkuda kõrge jõudlust, minimeerides samal ajal energiatarbimist, muutes need ideaalseks suuremahulisteks AI-rakendusteks andmekeskustes, kus energiatõhusus on kriitilise tähtsusega, et vähendada tegevuskulusid ja keskkonnamõju [1] [2] [3]. Näiteks võivad Google'i TPU -d pakkuda kuni 4 terafloppi jõudlust, tarbides samal ajal vaid murdosa võimsusest, mida GPU -d võivad sarnaste ülesannete jaoks vajada [2].
Ehkki GPU-d, kuigi võimas ja mitmekülgsed paljude rakenduste jaoks, kipuvad tavaliselt oma üldotstarbelise kujunduse tõttu tarbima rohkem jõudu, mis hõlmab laiemat funktsioonide valikut väljaspool AI-ülesannet, näiteks graafika renderdamine ja teaduslikud simulatsioonid [3] [5] . Kuid GPU -d keskenduvad ka energiatõhususele, kuid tavaliselt vajavad need samaväärsete AI -ülesannete jaoks rohkem energiat kui TPU -sid [2] [3].
Viimased edusammud TPU -s, näiteks TPU V4, suurendavad veelgi energiatõhusust, parandades varasemate mudelitega võrreldes märkimisväärselt jõudlust [7]. See muudab TPU-d kulutõhusaks valikuks suuremahuliste AI juurutamiseks, kus prioriteet on energiatõhusus.
Tsitaadid:[1] https://www.datacamp.com/blog/tpu-vs-gpu-ai
]
]
[4] https://openmetal.io/docs/product-guides/private-cloud/tpu-vs-gpu-pros-and-cons/
[5] https://telnyx.com/learn-ai/tpu-vs-gpu
]
]
]