Kinerja TPU V3 dibandingkan dengan TPU V2 secara signifikan ditingkatkan. Pod TPU V3 mencapai delapan kali kinerja pod TPU V2, mencapai lebih dari 100 petaflop daya komputasi [1]. Peningkatan kinerja yang substansial ini memungkinkan pengembang untuk melakukan tugas -tugas pembelajaran mesin yang kompleks lebih efisien dan mencapai hasil yang lebih cepat.
Dalam hal arsitektur, TPU V3 menggabungkan sistem pendingin yang lebih efisien, menggunakan pendingin air, yang mengurangi ruang vertikal yang diperlukan dan memungkinkan lebih banyak TPU untuk dikemas ke dalam pod dibandingkan dengan TPU V2 [1]. TPU V3 juga menawarkan lebih banyak memori dan bandwidth, dengan masing -masing papan memiliki memori 16 GB, dibandingkan dengan 8 GB di TPU V2 [5] [7].
Secara keseluruhan, kemajuan dalam TPU V3 membuatnya lebih cocok untuk proyek pembelajaran mesin skala besar yang membutuhkan daya dan efisiensi komputasi yang tinggi.
Kutipan:[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+consumption+of+tpu+v3+Compare+to+other+google+tpus+in+a+Data+ Pusat+Pengaturan%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-wons/
[7] https://news.ycombinator.com/item?id=22195516
[8] https://cloud.google.com/tpu/docs/v2
[9] https://eng.snap.com/training-kodels-with-tpus