Performanța TPU V3 în comparație cu TPU V2 este semnificativ îmbunătățită. O pod TPU V3 atinge de opt ori performanța unei poduri TPU V2, ajungând la peste 100 de petaflops de putere de calcul [1]. Această creștere substanțială a performanței permite dezvoltatorilor să întreprindă mai eficient sarcini complexe de învățare automată și să obțină rezultate mai rapide.
În ceea ce privește arhitectura, TPU V3 încorporează un sistem de răcire mai eficient, folosind răcirea apei, ceea ce reduce spațiul vertical necesar și permite ambalarea mai multor TPU -uri într -un pod în comparație cu TPU V2 [1]. TPU V3 oferă, de asemenea, mai multă memorie și lățime de bandă, fiecare placă având 16 GB de memorie, comparativ cu 8 GB în TPU V2 [5] [7].
În general, progresele în TPU V3 îl fac mai potrivit pentru proiecte de învățare automată pe scară largă care necesită o putere de calcul și o eficiență de calcul ridicată.
Citări:[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+consumpsum; centru+configurare%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