与GPU(图形处理单元)相比，TPU(张量处理单元)通常提供更好的能源效率，尤其是那些涉及张量操作的任务，这些任务是深度学习和神经网络至关重要的。 TPU旨在提供高性能的同时最大程度地减少功耗，使其非常适合在数据中心的大规模AI应用程序，在该数据中心，能源效率对于降低运营成本和环境影响至关重要[1] [2] [3]至关重要。例如，Google的TPU最多可提供4个TERAFROPS的性能，而GPU可能需要的功率仅占类似任务所需的一小部分[2]。
GPU虽然针对广泛应用的强大而多功能，但由于其通用设计而倾向于消耗更多的功率，其中包括AI任务以外的更广泛的功能，例如图形渲染和科学模拟[3] [5] 。但是，GPU也专注于能源效率，但是对于等效的AI任务，它们通常需要比TPU更多的功率[2] [3]。
与以前的模型相比，TPU的最新进步(例如TPU V4)通过显着提高每瓦的性能，从而进一步提高了能源效率[7]。这使TPU成为优先级能源效率的大规模AI部署的经济高效选择。
引用：[1] https://www.datacamp.com/blog/tpu-vs-gpu-ai
[2] https://www.wevolver.com/article/tpu-vs-gpu-in-ai-a-ai-a-comprehens-guide-to-their-their-their-their-pher---- impact-simpact-on son-mavinalligence
[3] https://blog.purestorage.com/purely-educational/tpus-vs-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/undersanding-cpu-gpu-dpu-dpu-tpu-smimplified-guide-mohd-asif-asif-asif-asif-ashari-xf8kc
[7] https://cloud.google.com/blog/topics/systems/tpu-v4-enables-performance-energy-andergy-and-co2e-felmistic-gains
[8] https://www.researchgate.net/publication/342867217_comparation_study_study_on_cpu_gpu_gpu_and_tpu