Učinkovitost TPU V3 v primerjavi s TPU V2 je znatno izboljšana. TPU V3 POD doseže osemkrat večjo zmogljivost TPU V2 pod, ki doseže več kot 100 petaflopov računalniške moči [1]. To znatno povečanje uspešnosti razvijalcem omogoča učinkovitejše opravljanje zapletenih nalog strojnega učenja in dosega hitrejše rezultate.
Kar zadeva arhitekturo, TPU V3 vključuje učinkovitejši hladilni sistem z vodenjem vodnega hlajenja, ki zmanjšuje potreben navpični prostor in omogoča, da se več TPU pakira v POD v primerjavi s TPU V2 [1]. TPU V3 ponuja tudi več pomnilnika in pasovne širine, pri čemer ima vsaka plošča 16 GB pomnilnika v primerjavi z 8 GB v TPU V2 [5] [7].
Na splošno je napredek v TPU V3 bolj primeren za obsežne projekte strojnega učenja, ki zahtevajo visoko računsko moč in učinkovitost.
Navedbe:[1] https://www.toolify.ai/ai-news/unveiling-the-evolution-of-tpus-tpu-v2-in-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://massedCopute.com/faq-answers/?question=how+does+The+Power+Consumption+of+TPU+V3+ComPare+Tother+Tother+Togle+TPUS+In+Data+ center+nastavitev%3f
[5] https://www.run.ai/guides/cloud-deep-learning/google-tpu
[6] https://openmetal.io/docs/product-guides/private-coloud/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