ประสิทธิภาพของ TPU V3 เมื่อเทียบกับ TPU V2 ได้รับการปรับปรุงอย่างมีนัยสำคัญ TPU V3 POD บรรลุประสิทธิภาพแปดเท่าของ POD TPU V2 POD ซึ่งเข้าถึงพลังการคำนวณได้มากกว่า 100 Petaflops [1] ประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้นอย่างมากนี้ช่วยให้นักพัฒนาสามารถทำงานการเรียนรู้ของเครื่องที่ซับซ้อนได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นและบรรลุผลลัพธ์ที่เร็วขึ้น
ในแง่ของสถาปัตยกรรม TPU V3 รวมระบบทำความเย็นที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นโดยใช้การระบายความร้อนด้วยน้ำซึ่งจะช่วยลดพื้นที่แนวตั้งที่จำเป็นและช่วยให้ TPU มากขึ้นสามารถบรรจุลงในพ็อดเมื่อเทียบกับ TPU V2 [1] TPU V3 ยังมีหน่วยความจำและแบนด์วิดท์มากขึ้นโดยแต่ละบอร์ดมีหน่วยความจำ 16 GB เมื่อเทียบกับ 8 GB ใน TPU V2 [5] [7]
โดยรวมแล้วความก้าวหน้าใน TPU V3 ทำให้เหมาะสำหรับโครงการการเรียนรู้ของเครื่องขนาดใหญ่ที่ต้องใช้พลังงานและประสิทธิภาพในการคำนวณสูง
การอ้างอิง:[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/in
[3] https://www.datacamp.com/blog/tpu-vs-gpu-ai
[4] https://massedcompute.com/faq-answers/?question=how+does+fower+power+consumption+of+tpu+v3+compare+to+google+tpus+in+a+data+ ศูนย์+การตั้งค่า%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