TPU: t (tensoriprosessointiyksiköt) ylittävät yleensä GPU: t (grafiikan prosessointiyksiköt) energiatehokkuuden suhteen. TPU: t on erityisesti suunniteltu optimoimaan energiankulutusta tuottaen korkean suorituskyvyn, etenkin tehtävissä, joissa on tensorioperaatioita, jotka ovat perustavanlaatuisia hermoverkkoihin [1] [2] [3]. Tämä erikoistuminen antaa TPU: lle mahdollisuuden saavuttaa korkeampi suorituskyky wattia kohti GPU: iin verrattuna, jotka ovat yleisempiä ja kuluttavat enemmän virtaa, etenkin kun ne toimivat maksimikapasiteetissa [3] [5].
Esimerkiksi Googlen TPU: t on suunniteltu tarjoamaan korkea suorituskyky minimoimalla virrankulutuksen, mikä tekee niistä ihanteellisia laajamittaisiin käyttöönottoihin tietokeskuksissa, joissa energiatehokkuus on kriittistä [3] [7]. Viimeisin TPU V4 -malli parantaa tätä tehokkuutta edelleen parantamalla suorituskykyä wattia kohden 2,7 kertaa edeltäjänsä, TPU V3: n, verrattuna [7]. Sitä vastoin GPU: t, vaikka se on voimakas ja monipuolinen, on taipumus kuluttaa enemmän energiaa johtuen niiden laajemmasta levitysalueesta AI -tehtävien ulkopuolella [2] [3].
Kaiken kaikkiaan TPU: t tarjoavat merkittäviä etuja energiatehokkuudessa, mikä tekee niistä ensisijaisen valinnan tietyille AI -työmäärille, joissa virrankulutus on huolenaihe. GPU: t ovat kuitenkin edelleen arvokkaita monipuolisuudesta ja sopeutumiskyvystä monilla sovelluksilla AI: n ulkopuolella [5] [6].
Viittaukset:[1] https://www.datacamp.com/blog/tpu-vs-gpu-ai
.
[3] https://blog.purestorage.com/purely-educational/tpus-vs-gpus-whats-the-defference/
[4] https://arxiv.org/pdf/2309.08918.pdf
[5] https://telnyx.com/learn-ai/tpu-vs-gpu
.
.
[8] https://www.researchgate.net/publication/342867217_comparative_study_on_cpu_gpu_and_tpu