Ytelsen til TPU V3 sammenlignet med TPU V2 er betydelig forbedret. En TPU V3 -pod oppnår åtte ganger ytelsen til en TPU V2 -pod, og når over 100 petaflops beregningskraft [1]. Denne betydelige økningen i ytelsen gjør at utviklere kan utføre komplekse maskinlæringsoppgaver mer effektivt og oppnå raskere resultater.
Når det gjelder arkitektur, inneholder TPU V3 et mer effektivt kjølesystem, ved bruk av vannkjøling, noe som reduserer det vertikale rommet som kreves og gjør det mulig å pakkes inn i en pod sammenlignet med TPU V2 [1]. TPU V3 tilbyr også mer minne og båndbredde, hvor hvert brett har 16 GB minne, sammenlignet med 8 GB i TPU V2 [5] [7].
Totalt sett gjør fremskrittene i TPU V3 den mer egnet for store maskinlæringsprosjekter som krever høy beregningskraft og effektivitet.
Sitasjoner:[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-viswers/?question=how+does+the+power+conumption+of+tpu+v3+compare+To+Other+Google+Tpus+in+a+data+ Center+Setup%3F
[5] https://www.run.ai/guides/cloud-dep-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