TPU(テンソル処理ユニット)は、一般に、エネルギー効率の観点からGPU(グラフィックプロセシングユニット)を上回ります。 TPUは、特にニューラルネットワークの基本であるテンソル操作を含むタスク[1] [2] [3]を含む高性能を提供しながら、エネルギー消費を最適化するように特異的に設計されています。この専門化により、TPUはGPUと比較してワットあたりのパフォーマンスを高めることができます。これは、特に最大容量で動作する場合、より汎用性が高く、より多くの電力を消費します[3] [5]。
たとえば、GoogleのTPUは、消費電力を最小限に抑えながら高性能を提供するように設計されており、エネルギー効率が重要なデータセンターでの大規模な展開に最適です[3] [7]。最新のTPU V4モデルは、前身であるTPU V3 [7]と比較して、ワットあたりのパフォーマンスを2.7倍改善することにより、この効率をさらに向上させます。対照的に、GPUは、強力で多用途なものの、AIタスクを超えたより広いアプリケーション範囲のために、より多くのエネルギーを消費する傾向があります[2] [3]。
全体として、TPUはエネルギー効率に大きな利点を提供し、消費電力が懸念される特定のAIワークロードに好ましい選択肢となっています。ただし、GPUは、AI [5] [6]を超えた幅広いアプリケーションにわたる汎用性と適応性にとって価値があり続けています。
引用：[1] https://www.datacamp.com/blog/tpu-vs-gpu-ai
[2] https://www.wevolver.com/article/tpu-vs-gpu-in-ai-a-comprehinsive-guide-the-their-roles-an-impact-on-retificial-intelligence
[3] https://blog.purestorage.com/purely-educational/tpus-vs-gpus-whats-the-fference/
[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-an-cons/
[7] https://cloud.google.com/blog/topics/systems/tpu-v4-enables-performance-energy-and-co2e-efficiency-gains
[8] https://www.researchgate.net/publication/342867217_comparative_study_on_cpu_gpu_and_tpu