Η απόδοση του TPU V3 σε σύγκριση με το TPU V2 ενισχύεται σημαντικά. Ένα TPU V3 POD επιτυγχάνει οκτώ φορές την απόδοση ενός POD TPU V2, φτάνοντας πάνω από 100 petaflops υπολογιστικής ισχύος [1]. Αυτή η ουσιαστική αύξηση της απόδοσης επιτρέπει στους προγραμματιστές να αναλαμβάνουν πιο αποτελεσματικά εργασίες μηχανικής μάθησης και να επιτυγχάνουν ταχύτερα αποτελέσματα.
Από την άποψη της αρχιτεκτονικής, το TPU V3 ενσωματώνει ένα πιο αποτελεσματικό σύστημα ψύξης, χρησιμοποιώντας ψύξη νερού, το οποίο μειώνει τον απαιτούμενο κατακόρυφο χώρο και επιτρέπει σε περισσότερες TPU να συσκευάζονται σε ένα POD σε σύγκριση με το TPU V2 [1]. Το TPU V3 προσφέρει επίσης περισσότερη μνήμη και εύρος ζώνης, με κάθε πίνακα να έχει 16 GB μνήμης, σε σύγκριση με 8 GB στο TPU V2 [5] [7].
Συνολικά, οι εξελίξεις στο TPU V3 καθιστούν πιο κατάλληλες για έργα μηχανικής μάθησης μεγάλης κλίμακας που απαιτούν υψηλή υπολογιστική ισχύ και αποτελεσματικότητα.
Αναφορές:[1] https://www.toolify.ai/ai-news/unveiling-the-evolution-of-tpus-tpu-v2-and-pu-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+Consumpion+of+Tpu+V3+Compare+To+Other+Google+Tpus+in+A+Data+ Κέντρο+εγκατάσταση%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