TPU V3'ün TPU V2'ye kıyasla performansı önemli ölçüde arttırılmıştır. Bir TPU V3 Pod, bir TPU V2 Pod'un performansının sekiz katını elde eder ve 100'den fazla PETAFLOPS hesaplama gücüne ulaşır [1]. Performanstaki bu önemli artış, geliştiricilerin karmaşık makine öğrenme görevlerini daha verimli bir şekilde üstlenmelerini ve daha hızlı sonuçlar elde etmelerini sağlar.
Mimari açısından TPU V3, gerekli dikey alanı azaltan ve TPU'nun TPU V2'ye kıyasla bir POD'a paketlenmesini sağlayan su soğutma kullanarak daha verimli bir soğutma sistemi içerir [1]. TPU V3 ayrıca TPU V2'de 8 GB ile karşılaştırıldığında, her bir kartın 16 GB belleğe sahip olduğu daha fazla bellek ve bant genişliği sunar [5] [7].
Genel olarak, TPU V3'teki gelişmeler, yüksek hesaplama gücü ve verimliliği gerektiren büyük ölçekli makine öğrenme projeleri için daha uygun hale getirmektedir.
Alıntılar:[1] https://www.toolify.ai/ai-news/unveiling-the-evolution-fus-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+ConsUpt+Of+TPU+V3+Compare+To+Other+google+Tpus+in+a+A+a+a+a+ Merkez+Kurulum%3F
[5] https://www.run.ai/guides/cloud-deep-rearning/google-tpu
[6] https://openmetal.io/docs/product-guides/private-cloud/tpu-vs-gpu-pros-dons//
[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