A TPU V3 teljesítménye a TPU V2 -hez viszonyítva jelentősen javul. A TPU V3 POD nyolcszor érhető el a TPU V2 POD teljesítményének, amely több mint 100 petaflopot ér el a számítási teljesítményből [1]. A teljesítmény jelentős növekedése lehetővé teszi a fejlesztők számára, hogy hatékonyabban végezzék el a komplex gépi tanulási feladatokat, és gyorsabb eredményeket érjenek el.
Az építészet szempontjából a TPU V3 egy hatékonyabb hűtőrendszert tartalmaz, vízhűtéssel, amely csökkenti a szükséges függőleges helyet, és lehetővé teszi, hogy több TPU -t csomagoljanak egy POD -ba, mint a TPU V2 [1]. A TPU V3 több memóriát és sávszélességet is kínál, mindegyik táblával 16 GB memóriával rendelkeznek, szemben a TPU V2 8 GB -jével [5] [7].
Összességében a TPU V3 fejlődése alkalmassá teszi a nagyszabású gépi tanulási projektekhez, amelyek magas számítási energiát és hatékonyságot igényelnek.
Idézetek:[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/?question=how+does+The+power+consporting+Of+TPU+V3+Pare+TOOTOEGOGOGEGEGLE+TPUS+INGUTATAUTOUTUMOKU Center+Setup%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