TPU'lar (tensör işleme birimleri), özellikle derin öğrenme ve sinir ağları için temel olan tensör işlemlerini içeren belirli görevler için GPU'lara (grafik işleme birimleri) kıyasla daha iyi enerji verimliliği sunar. TPU'lar, güç tüketimini en aza indirirken yüksek performans sağlayacak şekilde tasarlanmıştır, bu da onları operasyonel maliyetleri ve çevresel etkiyi azaltmak için enerji verimliliğinin kritik olduğu veri merkezlerinde büyük ölçekli AI uygulamaları için idealdir [1] [2] [3]. Örneğin, Google'ın TPU'ları, GPU'ların benzer görevler için ihtiyaç duyabileceği gücün sadece bir kısmını tüketirken 4 teraflop performans sağlayabilir [2].
GPU'lar, çok çeşitli uygulamalar için güçlü ve çok yönlü olsa da, grafik oluşturma ve bilimsel simülasyonlar gibi AI görevlerinin ötesinde daha geniş bir işlevsellik yelpazesi içeren genel amaçlı tasarımları nedeniyle daha fazla güç tüketme eğilimindedir [3] [5] . Bununla birlikte, GPU'lar da enerji verimliliğine odaklanmaktadır, ancak tipik olarak eşdeğer AI görevleri için TPU'lardan daha fazla güç gerektirirler [2] [3].
TPU V4 gibi TPU'lardaki en son gelişmeler, Watt başına performansı önceki modellere göre önemli ölçüde artırarak enerji verimliliğini daha da artırır [7]. Bu, TPU'ları enerji verimliliğinin bir öncelik olduğu büyük ölçekli AI dağıtımları için uygun maliyetli bir seçim haline getirir.
Alıntılar:[1] https://www.datacamp.com/blog/tpu-vs-gpu-ai
[2] https://www.wevolver.com/article/tpu-vs-gpu-a-a-a-confremplience-guide-to-their- ve-pactive-telifial- Intelligence
[3] https://blog.purestorage.com/purely-ucational/tpus-vs-gpus-whats-the-fference/
[4] https://openmetal.io/docs/product-guides/private-cloud/tpu-vs-gpu-pros-dons//
[5] https://telnyx.com/learn-ai/tpu-vs-gpu
[6] https://www.linkedin.com/pulse/understanding-cpu-gpu-dpu-tpu-smipified-guide-mohd-atif-ansari-xf8kc
[7] https://cloud.google.com/blog/topics/systems/tpu-v4-eables-pormance-energy-and-co2e-fortment-gains
[8] https://www.researchgate.net/publication/342867217_comparative_study_on_cpu_gpu_and_tpu