Die Leistung von TPU V3 im Vergleich zu TPU V2 ist signifikant verbessert. Ein TPU V3 -Pod erreicht das achtfache der Leistung eines TPU V2 -Pods und erreicht über 100 Petaflops Rechenleistung [1]. Diese wesentliche Leistungserhöhung ermöglicht es Entwicklern, komplexe Aufgaben des maschinellen Lernens effizienter zu erledigen und schnellere Ergebnisse zu erzielen.
In Bezug auf die Architektur enthält TPU V3 ein effizienteres Kühlsystem unter Verwendung von Wasserkühlung, wodurch der benötigte vertikale Raum reduziert wird und mehr TPUs im Vergleich zu TPU V2 in einen POD verpackt werden kann [1]. TPU V3 bietet auch mehr Speicher und Bandbreite, wobei jede Platine 16 GB Speicher hat, verglichen mit 8 GB in TPU V2 [5] [7].
Insgesamt machen die Fortschritte in TPU V3 es für groß angelegte Projekte für maschinelles Lernen besser geeignet, die eine hohe Rechenleistung und Effizienz erfordern.
Zitate:[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://masedcompute.com/faq-answers/?question=how+Does+ the+Power+Consumby+oF+Tpu+v3+Compare+ TOOSOTER+Google+Tpus+In+A+Data+ Mitte+Setup%3f
[5] https://www.run.ai/guides/cloud-leep-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