De prestaties van TPU V3 vergeleken met TPU V2 zijn aanzienlijk verbeterd. Een TPU V3 -pod bereikt acht keer de prestaties van een TPU V2 -pod en bereikt meer dan 100 petaflops van rekenkracht [1]. Deze substantiële toename van de prestaties stelt ontwikkelaars in staat om complexe taken van machine learning efficiënter uit te voeren en snellere resultaten te bereiken.
In termen van architectuur bevat TPU V3 een efficiënter koelsysteem, met behulp van waterkoeling, waardoor de vereiste verticale ruimte wordt verminderd en meer TPU's in een pod kunnen worden verpakt in vergelijking met TPU V2 [1]. TPU V3 biedt ook meer geheugen en bandbreedte, waarbij elk bord 16 GB geheugen heeft, vergeleken met 8 GB in TPU V2 [5] [7].
Over het algemeen maken de vooruitgang in TPU V3 het geschikter voor grootschalige machine learning-projecten die een hoge rekenkracht en efficiëntie vereisen.
Citaten:[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-ai
[4] https://massedcompute.com/faq-answers/?question=how+does+The+power+Consumpy+of+Tpu+v3+Compare+to+OtherOther+OboGoogle+tpus+in+in+a+Data+ centrum+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