Ydelsen af TPU V3 sammenlignet med TPU V2 forbedres signifikant. En TPU V3 -pod opnår otte gange ydelsen af en TPU V2 -pod og når over 100 petaflops af computerkraft [1]. Denne betydelige stigning i ydeevne giver udviklere mulighed for at udføre komplekse maskinlæringsopgaver mere effektivt og opnå hurtigere resultater.
Med hensyn til arkitektur indeholder TPU V3 et mere effektivt kølesystem ved hjælp af vandkøling, hvilket reducerer det krævede lodrette rum og gør det muligt for flere TPU'er at blive pakket i en POD sammenlignet med TPU V2 [1]. TPU V3 tilbyder også mere hukommelse og båndbredde, hvor hvert bord har 16 GB hukommelse sammenlignet med 8 GB i TPU V2 [5] [7].
Generelt gør fremskridtene i TPU V3 det mere velegnet til store maskinlæringsprojekter, der kræver høj beregningskraft og effektivitet.
Citater:[1] https://www.toolify.ai/ai-news/unveiling-the-evolution-of-tpus-tpu-v2-and-tpu-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-i
[4] https://massedcompute.com/faq-anwers/?question=how+Does+The+Power+consumption+of+Tpu+v3+Compare+ToIther+Ogoogle+Tpus+in+A+Data+ Center+Setup%3F
[5] https://www.run.ai/guides/cloud-deep-learning/google-tpu
[6] https://openmetal.io/docs/product-guides/private-cloud/tpu-vs-gpu-pros-and-cons/
[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