Le prestazioni di TPU V3 rispetto a TPU V2 sono significativamente migliorate. Un pod TPU V3 raggiunge otto volte le prestazioni di un baccello TPU V2, raggiungendo oltre 100 petaflop di potenza di calcolo [1]. Questo sostanziale aumento delle prestazioni consente agli sviluppatori di intraprendere compiti di apprendimento automatico complessi in modo più efficiente e ottenere risultati più rapidi.
In termini di architettura, TPU V3 incorpora un sistema di raffreddamento più efficiente, utilizzando il raffreddamento dell'acqua, che riduce lo spazio verticale richiesto e consente di imballare più TPU in un pod rispetto a TPU V2 [1]. TPU V3 offre anche più memoria e larghezza di banda, con ogni scheda che ha 16 GB di memoria, rispetto a 8 GB in TPU V2 [5] [7].
Nel complesso, i progressi della TPU V3 lo rendono più adatto a progetti di apprendimento automatico su larga scala che richiedono un'elevata potenza e efficienza computazionale.
Citazioni:[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+consuttle+of+tpu+v3+compare+to+other+google+tpus+in+a+data+ Centro+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