Производительность TPU V3 по сравнению с TPU V2 значительно повышена. POD TPU V3 достигает в восемь раз превышает производительность POD TPU V2, достигая более 100 петафлопсов вычислительной мощности [1]. Это существенное увеличение производительности позволяет разработчикам более эффективно выполнять сложные задачи машинного обучения и достигать более быстрых результатов.
С точки зрения архитектуры, TPU V3 включает в себя более эффективную систему охлаждения с использованием водяного охлаждения, что уменьшает необходимое вертикальное пространство и позволяет упаковать больше TPU в POD по сравнению с TPU V2 [1]. TPU V3 также предлагает больше памяти и полосы пропускания, причем каждая плата имеет 16 ГБ памяти по сравнению с 8 ГБ в TPU V2 [5] [7].
В целом, достижения в TPU V3 делают его более подходящим для крупномасштабных проектов машинного обучения, которые требуют высокой вычислительной мощности и эффективности.
Цитаты:[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+consment+of+tpu+v3+compare+toTher+ Google+tpus+in+A+Data+ Центр+настройка%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-dels-with-tpus