Wydajność TPU V3 w porównaniu z TPU V2 jest znacznie zwiększona. Kapida TPU V3 osiąga osiem razy wydajność strąka TPU V2, osiągając ponad 100 petaflopów mocy obliczeniowej [1]. Ten znaczący wzrost wydajności pozwala programistom bardziej wydajne podejmowanie złożonych zadań uczenia maszynowego i osiągnięcie szybszych wyników.
Jeśli chodzi o architekturę, TPU V3 zawiera bardziej wydajny układ chłodzenia, przy użyciu chłodzenia wody, który zmniejsza wymaganą przestrzeń pionową i umożliwia pakowanie większej liczby TPU w POD w porównaniu z TPU V2 [1]. TPU V3 oferuje również większą pamięć i przepustowość, przy czym każda płyta ma 16 GB pamięci, w porównaniu do 8 GB w TPU V2 [5] [7].
Ogólnie rzecz biorąc, postępy w TPU V3 sprawiają, że jest bardziej odpowiedni do dużych projektów uczenia maszynowego, które wymagają wysokiej mocy i wydajności obliczeniowej.
Cytaty:[1] https://www.toolyfy.ai/ai-news/unveiling-the-evolution-of-tpus-tpu-v2-andpu-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+Compary+TOTOGOLEGOLEGOGUSOGUS+INA+DATA+ Centrum+konfiguracja%3f
[5] https://www.run.ai/guides/cloud-deep-learning/google-tpu
[6] https://openmetal.io/docs/product-guides/private-floud/tpu-vs-gpu-pros--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