Hiệu suất của TPU V3 so với TPU V2 được tăng cường đáng kể. Một nhóm TPU V3 đạt được gấp tám lần hiệu suất của POD TPU V2, đạt hơn 100 petaflops của công suất tính toán [1]. Sự gia tăng đáng kể về hiệu suất này cho phép các nhà phát triển thực hiện các nhiệm vụ học máy phức tạp hiệu quả hơn và đạt được kết quả nhanh hơn.
Về kiến trúc, TPU V3 kết hợp một hệ thống làm mát hiệu quả hơn, sử dụng làm mát nước, giúp giảm không gian thẳng đứng cần thiết và cho phép nhiều TPU hơn được đóng gói vào POD so với TPU V2 [1]. TPU V3 cũng cung cấp nhiều bộ nhớ và băng thông hơn, với mỗi bảng có 16 GB bộ nhớ, so với 8 GB trong TPU V2 [5] [7].
Nhìn chung, những tiến bộ trong TPU V3 làm cho nó phù hợp hơn cho các dự án học máy quy mô lớn đòi hỏi sức mạnh và hiệu quả tính toán cao.
Trích dẫn:[1] https://www.toolify.ai/ai-news/unveiling-the-evolution-of-tpus-tpu-v2-and-tpu-v3-1727331
.
[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+ Trung tâm+Cài đặt%3F
[5] https://www.run.ai/guides/cloud-deep-learning/google-tpu
.
[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