El rendimiento de TPU V3 en comparación con TPU V2 se mejora significativamente. Un pod TPU V3 logra ocho veces el rendimiento de una vaina TPU V2, alcanzando más de 100 petaflops de potencia de cómputo [1]. Este aumento sustancial en el rendimiento permite a los desarrolladores realizar tareas complejas de aprendizaje automático de manera más eficiente y lograr resultados más rápidos.
En términos de arquitectura, TPU V3 incorpora un sistema de enfriamiento más eficiente, utilizando enfriamiento de agua, lo que reduce el espacio vertical requerido y permite que se empaqueten más TPU en una cápsula en comparación con TPU V2 [1]. TPU V3 también ofrece más memoria y ancho de banda, y cada placa tiene 16 GB de memoria, en comparación con 8 GB en TPU V2 [5] [7].
En general, los avances en TPU V3 lo hacen más adecuado para proyectos de aprendizaje automático a gran escala que requieren una alta potencia computacional y eficiencia.
Citas:[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+Consumed+Of+Tpu+V3+Compare+To+Other+Google+Tpus+in+Atata++++ centro+configuración%3f
[5] https://www.run.ai/guides/cloud-deep-letarning/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