TPU V3 veiktspēja salīdzinājumā ar TPU V2 ir ievērojami uzlabota. TPU V3 POD sasniedz astoņas reizes lielāku TPU V2 pāksti, sasniedzot vairāk nekā 100 apkopojuma jaudas [1]. Šis ievērojamais veiktspējas pieaugums ļauj izstrādātājiem efektīvāk veikt sarežģītus mašīnu apguves uzdevumus un sasniegt ātrākus rezultātus.
Arhitektūras ziņā TPU V3 ir iekļauta efektīvāka dzesēšanas sistēma, izmantojot ūdens dzesēšanu, kas samazina nepieciešamo vertikālo vietu un ļauj vairāk TPU iesaiņot POD, salīdzinot ar TPU V2 [1]. TPU V3 piedāvā arī lielāku atmiņu un joslas platumu, un katram dēlim ir 16 GB atmiņas, salīdzinot ar 8 GB TPU V2 [5] [7].
Kopumā sasniegumi TPU V3 padara to piemērotāku liela mēroga mašīnmācīšanās projektiem, kuriem nepieciešama liela skaitļošanas jauda un efektivitāte.
Atsauces:[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
. Centrs+iestatīšana%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