TPUS (jednotky zpracování Tensoru) obecně překonávají GPU (jednotky pro zpracování grafiky) z hlediska energetické účinnosti. TPU jsou speciálně navrženy tak, aby optimalizovaly spotřebu energie a zároveň poskytovaly vysoký výkon, zejména v úkolech zahrnujících tenzorové operace, které jsou zásadní pro neuronové sítě [1] [2] [3]. Tato specializace umožňuje TPU dosáhnout vyššího výkonu na W
Například TPU Google jsou například navrženy tak, aby poskytovaly vysoký výkon a zároveň minimalizovaly spotřebu energie, což z nich činí ideální pro rozsáhlé nasazení v datových centrech, kde je energetická účinnost kritická [3] [7]. Nejnovější model TPU V4 dále zvyšuje tuto účinnost zlepšením výkonu na Watt 2,7krát ve srovnání s jeho předchůdcem, TPU V3 [7]. Naproti tomu GPU, i když silné a všestranné, mají tendenci konzumovat více energie díky jejich širšímu rozsahu aplikací nad úkoly AI [2] [3].
Celkově nabízí TPU značné výhody v oblasti energetické účinnosti, což z nich činí preferovanou volbu pro konkrétní pracovní zátěž AI, kde je spotřeba energie problémem. GPU však zůstávají cenné pro jejich všestrannost a přizpůsobivost napříč širokou škálou aplikací za AI [5] [6].
Citace:[1] https://www.datacamp.com/blog/tpu-vs-gpu-ai
[2] https://www.wevolver.com/article/tpu-vs-gpu-in-ai-a-comprehensive-guide-to-their-roles-and-impact-on-artificial-intelligence
[3] https://blog.purestorage.com/purely-educational/tpus-vs-gpus-whats-the-difference/
[4] https://arxiv.org/pdf/2309.08918.pdf
[5] https://tellnyx.com/learn-ai/tpu-vs-gpu
[6] https://openmetal.io/docs/product-guides/private-cloud/tpu-vs-gpu-dos-and-cons/
[7] https://cloud.google.com/blog/topics/systems/tpu-v4-enables-erformance-energy-and-co2e-efektivita
[8] https://www.researchgate.net/publication/342867217_comparative_study_on_cpu_gpu_and_tpu