TPUs (หน่วยประมวลผลเทนเซอร์) โดยทั่วไปให้ประสิทธิภาพการใช้พลังงานที่ดีขึ้นเมื่อเทียบกับ GPU (หน่วยประมวลผลกราฟิก) สำหรับงานเฉพาะโดยเฉพาะผู้ที่เกี่ยวข้องกับการดำเนินงานของเทนเซอร์ซึ่งเป็นพื้นฐานของการเรียนรู้เชิงลึกและเครือข่ายประสาท TPUs ได้รับการออกแบบมาเพื่อให้ประสิทธิภาพสูงในขณะที่ลดการใช้พลังงานทำให้เหมาะสำหรับการใช้งาน AI ขนาดใหญ่ในศูนย์ข้อมูลที่ประสิทธิภาพการใช้พลังงานมีความสำคัญต่อการลดต้นทุนการดำเนินงานและผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม [1] [2] [3] ตัวอย่างเช่น TPU ของ Google สามารถให้ประสิทธิภาพสูงสุด 4 teraflops ในขณะที่ใช้เพียงเศษเสี้ยวของพลังงานที่ GPU อาจต้องการสำหรับงานที่คล้ายกัน [2]
GPU ในขณะที่มีประสิทธิภาพและหลากหลายสำหรับแอพพลิเคชั่นที่หลากหลายมีแนวโน้มที่จะใช้พลังงานมากขึ้นเนื่องจากการออกแบบวัตถุประสงค์ทั่วไปซึ่งรวมถึงฟังก์ชันการทำงานที่กว้างขึ้นนอกเหนือจากงาน AI เช่นการแสดงผลกราฟิกและการจำลองทางวิทยาศาสตร์ [3] [5] . อย่างไรก็ตาม GPU ยังมุ่งเน้นไปที่ประสิทธิภาพการใช้พลังงาน แต่โดยทั่วไปแล้วพวกเขาต้องการพลังงานมากกว่า TPUs สำหรับงาน AI ที่เทียบเท่า [2] [3]
ความก้าวหน้าล่าสุดใน TPUs เช่น TPU V4 ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการใช้พลังงานเพิ่มเติมโดยการปรับปรุงประสิทธิภาพต่อวัตต์อย่างมีนัยสำคัญเมื่อเทียบกับรุ่นก่อนหน้า [7] สิ่งนี้ทำให้ TPUs เป็นตัวเลือกที่ประหยัดต้นทุนสำหรับการปรับใช้ AI ขนาดใหญ่ซึ่งประสิทธิภาพการใช้พลังงานเป็นสิ่งสำคัญ
การอ้างอิง:[1] https://www.datacamp.com/blog/tpu-vs-gpu-ai
[2] https://www.wevolver.com/article/tpu-vs-gpu-in-ai-a-a-comprehensi
[3] https://blog.purestorage.com/priay-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-efficiency-gains
[8] https://www.researchgate.net/publication/342867217_comparative_study_on_cpu_gpu_and_tpu