TPU V2と比較したTPU V3のパフォーマンスは大幅に強化されています。 TPU V3 PODは、TPU V2 PODのパフォーマンスの8倍を達成し、100を超えるPetaFlopsの計算パワーに到達します[1]。このパフォーマンスの大幅な増加により、開発者は複雑な機械学習タスクをより効率的に引き受け、より速い結果を達成することができます。
アーキテクチャに関しては、TPU V3には、より効率的な冷却システムが組み込まれており、水冷を使用して、必要な垂直スペースを減らし、TPU V2と比較してより多くのTPUをPODに詰め込むことができます[1]。 TPU V3は、TPU V2 [5] [7]の8 GBと比較して、各ボードに16 GBのメモリを持つメモリと帯域幅を増やしています。
全体として、TPU V3の進歩により、高い計算力と効率を必要とする大規模な機械学習プロジェクトにより適しています。
引用：[1] https://www.toolify.ai/ai-news/unveiling-the-evolution-the-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+ consumption+ of+tpu+v3+ compare+to+to++google++tpus++a+data+センター+セットアップ％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-an-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