Продуктивність TPU V3 порівняно з TPU V2 значно підвищується. POD TPU V3 досягає в вісім разів більше продуктивності стручка TPU V2, досягаючи понад 100 петфлопів обчислювальної потужності [1]. Це суттєве підвищення продуктивності дозволяє розробникам більш ефективно виконувати складні завдання машинного навчання та досягти більш швидких результатів.
З точки зору архітектури, TPU V3 включає більш ефективну систему охолодження, використовуючи водяне охолодження, що зменшує необхідний вертикальний простір і дозволяє більше упаковувати TPU в POD порівняно з TPU V2 [1]. TPU V3 також пропонує більше пам’яті та пропускної здатності, при цьому кожна плата має 16 ГБ пам'яті, порівняно з 8 ГБ у TPU V2 [5] [7].
Загалом, просування в TPU V3 робить його більш придатним для масштабних проектів машинного навчання, які потребують високої обчислювальної потужності та ефективності.
Цитати:[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/? Центр+налаштування%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