由于TPU的分布性质，对一个TPU核心与八个核心的培训可能会显着影响性能。每个TPU都有八个核心，这些核心是针对张量操作的并行处理，这是神经网络计算基础的[8]。当使用单个TPU核心时，该模型会在该特定核心上进行训练，从而利用其优化的矩阵乘坐[8]。但是，当使用所有八个核心时，训练过程可以在这些内核上分布，这可能会导致由于平行化而导致更快的训练时间。
通常，使用多个内核可以更好地利用TPU资源，例如更高的内存带宽和互连功能，从而可以增强整体训练吞吐量[2]。这对于大规模模型或数据集尤其有益，在该模型或数据集可以大大减少训练时间。但是，实际的性能增益取决于模型和数据在TPU上的分布式培训中的优化程度。
在某些情况下，如果模型或数据不适合在多个内核之间并行化，则性能差异可能不会那么明显。此外，I/O瓶颈或模型复杂性等因素会影响使用多个TPU核心的有效性[2]。但是，对于大多数机器学习任务而言，使用TPU的所有八个内核通常与仅使用一个核心相比提供更好的性能。
引用：[1] https://www.datacamp.com/blog/tpu-vs-gpu-ai
[2] https://eng.snap.com/training-models-with-tpus
[3] https://blog.google/technology/ai/difference-cpu-gpu-gpu-tpu-trillium/
[4] https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/an-in-in-depth-look-at----------------------first-tensor-processing-unit-tpu
[5] https://www.linkedin.com/pulse/gpus-vs-vs-tpus-comprehens-comparesis-comparison-neur-network-workloads-joel
[6] https://www.reddit.com/r/machinelearning/comments/19e8d1a/d_when_does_it_it_make_make_sense_sense_to_train_train_on_on_tpu/
[7] https://cloud.google.com/blog/products/compute/performance-performance-per-per-gpus-gpus-and-tpus-for-for-ai-inperence
[8] https://lightning.ai/docs/pytorch/1.6.0/accelerators/tpu.html