تم تحسين أداء TPU V3 مقارنة مع TPU V2 بشكل كبير. يحقق جراب TPU V3 ثمانية أضعاف أداء جراب TPU V2 ، حيث يصل إلى أكثر من 100 petaflops من طاقة الحساب [1]. تتيح هذه الزيادة الكبيرة في الأداء للمطورين القيام بمهام التعلم الآلي المعقدة بشكل أكثر كفاءة وتحقيق نتائج أسرع.
من حيث الهندسة المعمارية ، يتضمن TPU V3 نظام تبريد أكثر كفاءة ، باستخدام تبريد الماء ، مما يقلل من المساحة الرأسية المطلوبة ويمكّن من تعبئة المزيد من TPU في جراب مقارنة بـ TPU V2 [1]. يوفر TPU V3 أيضًا المزيد من الذاكرة وعرض النطاق الترددي ، حيث تحتوي كل لوحة على ذاكرة 16 جيجابايت ، مقارنة بـ 8 جيجابايت في TPU V2 [5] [7].
بشكل عام ، فإن التطورات في TPU V3 تجعلها أكثر ملاءمة لمشاريع التعلم الآلي على نطاق واسع تتطلب طاقة وكفاءة حسابات عالية.
الاستشهادات:[1] https://www.toolify.ai/ai-news/unveiling-the-volution-of-tpus-tpu-v2-dpu-v3-1727331
[2] https://www.reddit.com/r/machinelearning/comments/zil35t/d_does_google_tpu_v4_compete_with_gpus_in/
[3] https://www.datacamp.com/blog/tpu-vs-gpu-ai
[4] https://massedcompute.com/faq-answers/؟question=how+does+the+power+Consumption+of+tpu+v3+ compare+to+To+Google+Tpus+T+In+Da+Data+ المركز+الإعداد ٪ 3F
[5] https://www.run.ai/guides/cloud-deep-learning/google-tpu
[6]
[7] https://news.ycombinator.com/item؟id=22195516
[8] https://cloud.google.com/tpu/docs/v2
[9] https://eng.snap.com/training-models-with-tpus