与TPU V2相比，TPU V3的性能显着增强。 TPU V3 POD达到了TPU V2 POD的性能的八倍，达到了100多个PETAFLOPS的计算功率[1]。性能的大幅提高使开发人员可以更有效地执行复杂的机器学习任务并取得更快的结果。
在体系结构方面，TPU V3使用水冷却结合了一个更有效的冷却系统，这减少了所需的垂直空间，并使与TPU V2相比，可以将更多的TPU填充到POD中[1]。 TPU V3还提供更多的内存和带宽，每个板具有16 GB的内存，而TPU V2中的8 GB [5] [7]。
总体而言，TPU V3中的进步使其更适合需要高计算能力和效率的大规模机器学习项目。
引用：[1] https://www.toolify.ai/ai-news/unveiling-the-volution-of-tpus-tpu-tpu-v2-and-tpu-tpu-v3-1727331
[2] https://www.reddit.com/r/machinelearning/comments/zil35t/d_does_google_tpu_v4_v4_compete_with_with_with_gpus_in/
[3] https://www.datacamp.com/blog/tpu-vs-gpu-ai
[4] https://massedcompute.com/faq-andwers/?question=how+does+the+the+power+consumption+consumption+f+tpu+v3+compare+to+other+other+google+google+tpus+in+in+a+a+a+a+data+中心+设置％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