TPU v2와 비교하여 TPU v3의 성능은 크게 향상됩니다. TPU v3 포드는 TPU V2 포드의 성능을 8 배 달 달성하여 100 개가 넘는 Petaflops의 컴퓨팅 전력에 도달합니다 [1]. 이러한 성능이 상당히 증가하면 개발자가 복잡한 기계 학습 작업을보다 효율적으로 수행하고 더 빠른 결과를 얻을 수 있습니다.
아키텍처 측면에서 TPU V3는 수냉식을 사용하여보다 효율적인 냉각 시스템을 통합하여 필요한 수직 공간을 줄이고 TPU v2에 비해 더 많은 TPU를 POD에 포장 할 수 있도록합니다 [1]. TPU v3은 또한 TPU v2의 8GB와 비교하여 각 보드는 16GB의 메모리를 갖는 더 많은 메모리와 대역폭을 제공합니다 [5] [7].
전반적으로 TPU V3의 발전은 높은 계산 능력과 효율성이 필요한 대규모 기계 학습 프로젝트에 더 적합합니다.
인용 :[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+consumption+ of+tpu+v3+ compare++onther+ google+tpus+in+aaadata+ 센터+설정%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-bons/
[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