تتفوق TPUS (وحدات معالجة الموتر) بشكل عام على وحدة معالجة الرسومات (وحدات معالجة الرسومات) من حيث كفاءة الطاقة. تم تصميم TPUs خصيصًا لتحسين استهلاك الطاقة مع تقديم الأداء العالي ، خاصة في المهام التي تنطوي على عمليات الموتر ، والتي تعتبر أساسية للشبكات العصبية [1] [2] [3]. يتيح هذا التخصص TPUS تحقيق أداء أعلى لكل واط مقارنةً بوحدة معالجة الرسومات ، والتي تعد أكثر للأغراض العامة وتستهلك المزيد من الطاقة ، خاصة عند التشغيل بأقصى قدرة [3] [5].
على سبيل المثال ، تم تصميم TPUs من Google لتوفير أداء عالي مع تقليل استهلاك الطاقة ، مما يجعلها مثالية للنشر على نطاق واسع في مراكز البيانات التي تكون فيها كفاءة الطاقة أمرًا بالغ الأهمية [3] [7]. يعزز أحدث نموذج TPU V4 هذه الكفاءة من خلال تحسين الأداء لكل واط بمقدار 2.7 مرة مقارنة بسلفها ، TPU V3 [7]. في المقابل ، تميل وحدات معالجة الرسومات ، على الرغم من أنها قوية ومتعددة الاستخدامات ، إلى استهلاك المزيد من الطاقة بسبب نطاق التطبيق الأوسع وراء مهام الذكاء الاصطناعي [2] [3].
بشكل عام ، توفر TPUs مزايا كبيرة في كفاءة الطاقة ، مما يجعلها خيارًا مفضلاً لأعباء عمل AI محددة حيث يكون استهلاك الطاقة مصدر قلق. ومع ذلك ، تظل وحدات معالجة الرسومات ذات قيمة تعدد استخداماتها وقابليتها للتكيف عبر مجموعة واسعة من التطبيقات التي تتجاوز الذكاء الاصطناعي [5] [6].
الاستشهادات:[1] https://www.datacamp.com/blog/tpu-vs-gpu-ai
[2] https://www.wevolver.com/article/tpu-vs-gpu-in-ai-a-a-a-commrenment-guide-to--their-droles-and-ipact-on-itificial-intelligence
[3] https://blog.purestorage.com/purely-educational/tpus-vs-gpus-whats-the-difference/
[4] https://arxiv.org/pdf/2309.08918.pdf
[5] https://telnyx.com/learn-ai/tpu-vs-gpu
[6]
[7] https://cloud.google.com/blog/topics/systems/tpu-v4-enables-performance-energy-and-co2e- الكفاءة
[8] https://www.researchgate.net/publication/342867217_comparitive_study_on_cpu_gpu_and_tpu