TPU'er (tensorbehandlingsenheder) overgår generelt GPU'er (grafikbehandlingsenheder) med hensyn til energieffektivitet. TPU'er er specifikt designet til at optimere energiforbruget, mens de leverer høj ydeevne, især i opgaver, der involverer tensoroperationer, som er grundlæggende for neurale netværk [1] [2] [3]. Denne specialisering giver TPU'er mulighed for at opnå højere ydelse pr. Watt sammenlignet med GPU'er, som er mere generelle formål og forbruger mere strøm, især når man arbejder med maksimal kapacitet [3] [5].
Googles TPU'er er for eksempel konstrueret til at give høj ydeevne, mens de minimerer strømforbruget, hvilket gør dem ideelle til store implementeringer i datacentre, hvor energieffektivitet er kritisk [3] [7]. Den seneste TPU V4 -model forbedrer denne effektivitet yderligere ved at forbedre ydelsen pr. Watt med 2,7 gange sammenlignet med dens forgænger, TPU V3 [7]. I modsætning hertil har GPU'er, selvom de er magtfulde og alsidige, en tendens til at forbruge mere energi på grund af deres bredere applikationsomfang ud over AI -opgaver [2] [3].
Generelt tilbyder TPU'er betydelige fordele i energieffektivitet, hvilket gør dem til et foretrukket valg til specifikke AI -arbejdsbelastninger, hvor strømforbruget er et problem. Imidlertid forbliver GPU'er værdifulde for deres alsidighed og tilpasningsevne på tværs af en lang række applikationer ud over AI [5] [6].
Citater:[1] https://www.datacamp.com/blog/tpu-vs-gpu-i
)
[3] https://blog.purestorage.com/purely-teucational/tpus-vs-gpus-whats-difference/
[4] https://arxiv.org/pdf/2309.08918.pdf
[5] https://telnyx.com/learn-i/tpu-vs-gpu
[6] https://openmetal.io/docs/product-guides/private-cloud/tpu-vs-gpu-pros-and-cons/
)
[8] https://www.researchgate.net/publication/342867217_comparative_study_on_cpu_gpu_and_tpu