Les performances de TPU V3 par rapport à TPU V2 sont significativement améliorées. Une pod TPU V3 atteint huit fois les performances d'un POD TPU V2, atteignant plus de 100 pétaflops de puissance de calcul [1]. Cette augmentation substantielle des performances permet aux développeurs d'entreprendre des tâches complexes d'apprentissage automatique et d'obtenir des résultats plus rapides.
En termes d'architecture, TPU V3 intègre un système de refroidissement plus efficace, en utilisant le refroidissement par eau, ce qui réduit l'espace vertical requis et permet à plus de TPU d'être emballés dans un pod par rapport à TPU V2 [1]. TPU V3 offre également plus de mémoire et de bande passante, chaque carte ayant 16 Go de mémoire, contre 8 Go dans TPU V2 [5] [7].
Dans l'ensemble, les progrès de TPU V3 le rendent plus adapté aux projets d'apprentissage automatique à grande échelle qui nécessitent une puissance et une efficacité informatiques élevées.
Citations:[1] https://www.toolify.ai/ai-news/unveiling-the-volution-of-tpus-tpu-v2-and-tpu-v3-1727331
[2] https://www.reddit.com/r/machinelearning/comments/zil35t/d_does_google_tpu_v4_compte_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+ outher+gle+tpus+In+a+Data++ Centre + configuration% 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