Výkon TPU V3 v porovnaní s TPU V2 je výrazne zvýšený. TPU V3 Podáva osemnásobok výkonu tPU V2, ktorý dosahuje viac ako 100 petaflopov výpočtovej energie [1]. Toto podstatné zvýšenie výkonu umožňuje vývojárom vykonávať zložité úlohy strojového učenia efektívnejšie a dosahovať rýchlejšie výsledky.
Pokiaľ ide o architektúru, TPU V3 obsahuje efektívnejší chladiaci systém s použitím vodného chladenia, ktorý znižuje vertikálny potrebný priestor a umožňuje viac TPU zabaliť do POD v porovnaní s TPU V2 [1]. TPU V3 tiež ponúka viac pamäte a šírky pásma, pričom každá doska má 16 GB pamäte v porovnaní s 8 GB v TPU V2 [5] [7].
Celkovo je pokrok v TPU V3 vhodný pre rozsiahle projekty strojového učenia, ktoré si vyžadujú vysokú výpočtovú silu a efektívnosť.
Citácie:[1] https://www.tooolify.ai/ai-news/unveiling-the-evolution-of-tpus-tpu-v2-dpu-tpu-v3-1727331
[2] https://www.reddit.com/r/machinearning/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+of+TPU+v3+Compare+ToOother+oother+google+Tpus+in+A+Data+ Centrum+nastavenie%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