O desempenho do TPU V3 em comparação com o TPU V2 é significativamente aprimorado. Um POD TPU V3 alcança oito vezes o desempenho de um POD TPU V2, atingindo mais de 100 pecaflops de potência de computação [1]. Esse aumento substancial no desempenho permite que os desenvolvedores realizem tarefas complexas de aprendizado de máquina com mais eficiência e obtenham resultados mais rápidos.
Em termos de arquitetura, a TPU V3 incorpora um sistema de refrigeração mais eficiente, usando o resfriamento de água, o que reduz o espaço vertical necessário e permite que mais TPUs sejam embaladas em um POD em comparação com a TPU V2 [1]. A TPU V3 também oferece mais memória e largura de banda, com cada placa com 16 GB de memória, em comparação com 8 GB na TPU V2 [5] [7].
No geral, os avanços no TPU V3 o tornam mais adequado para projetos de aprendizado de máquina em larga escala que exigem alta potência e eficiência computacional.
Citações:[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+Consumgusting+Of+TPU+v3+Compare+Toother+Google+TPUS+In+Data+ Center+Configuração%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