Le TPU (unità di elaborazione del tensore) generalmente superano le GPU (unità di elaborazione grafica) in termini di efficienza energetica. Le TPU sono specificamente progettate per ottimizzare il consumo di energia, offrendo al contempo prestazioni elevate, in particolare in compiti che coinvolgono operazioni di tensore, che sono fondamentali per le reti neurali [1] [2] [3]. Questa specializzazione consente a TPU di ottenere prestazioni più elevate per WATT rispetto alle GPU, che sono più generiche e consumano più potenza, specialmente quando operano alla massima capacità [3] [5].
I TPU di Google, ad esempio, sono progettati per fornire prestazioni elevate minimizzando al contempo il consumo di energia, rendendoli ideali per distribuzioni su larga scala nei data center in cui l'efficienza energetica è fondamentale [3] [7]. L'ultimo modello TPU V4 migliora ulteriormente questa efficienza migliorando le prestazioni per watt di 2,7 volte rispetto al suo predecessore, la TPU V3 [7]. Al contrario, le GPU, sebbene potenti e versatili, tendono a consumare più energia a causa della loro più ampia portata di applicazione oltre le attività di intelligenza artificiale [2] [3].
Nel complesso, le TPU offrono significativi vantaggi nell'efficienza energetica, rendendoli una scelta preferita per specifici carichi di lavoro dell'IA in cui il consumo di energia è una preoccupazione. Tuttavia, le GPU rimangono preziose per la loro versatilità e adattabilità attraverso una vasta gamma di applicazioni oltre l'IA [5] [6].
Citazioni:[1] https://www.datacamp.com/blog/tpu-vs-gpu-ai
[2] https://www.wovolver.com/article/tpu-vs-gpu-in-ai -a-comprehensive-guide-to-their-moles-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://telnyx.com/learn-ai/tpu-vs-gpu
[6] https://openmetal.io/docs/product-guides/private-cloud/tpu-vs-gpu-pros-and-cons/
[7] https://cloud.google.com/blog/topics/systems/tpu-v4-enables-performance-energy-and-co2e-efficienza-gains
[8] https://www.researchgate.net/publication/342867217_comparative_study_on_cpu_gpu_and_tpu