TPU (텐서 처리 장치)는 일반적으로 에너지 효율 측면에서 GPU (그래픽 처리 장치)보다 성능이 우수합니다. TPU는 특히 신경 네트워크의 기본 인 텐서 운영과 관련된 작업에서 고성능을 제공하는 동시에 에너지 소비를 최적화하도록 특별히 설계되었습니다 [1] [2] [3]. 이 전문화를 통해 TPU는 GPU에 비해 와트 당 더 높은 성능을 달성 할 수 있으며, 이는 특히 최대 용량으로 작동 할 때보다 일반적인 목적이며 더 많은 전력을 소비합니다 [3] [5].
예를 들어, Google의 TPU는 전력 소비를 최소화하면서 고성능을 제공하도록 설계되어 에너지 효율이 중요한 데이터 센터의 대규모 배포에 이상적입니다 [3] [7]. 최신 TPU V4 모델은 전임자 인 TPU V3에 비해 2.7 배 씩 2.7 배 증가함으로써 이러한 효율성을 더욱 향상시킵니다 [7]. 대조적으로, GPU는 강력하고 다재다능하지만 AI 작업을 넘어 광범위한 응용 범위로 인해 더 많은 에너지를 소비하는 경향이있다 [2] [3].
전반적으로 TPU는 에너지 효율에 상당한 이점을 제공하여 전력 소비가 우려되는 특정 AI 워크로드에 선호되는 선택입니다. 그러나 GPU는 AI를 넘어 광범위한 응용 분야에서 다목적 성과 적응성에 가치가 있습니다 [5] [6].
인용 :[1] https://www.datacamp.com/blog/tpu-vs-gpu-ai
[2] https://www.wevolver.com/article/tpu-vs-gpu-in-ai-ai-cormealgencious-guide-to-their-roles-n-trictificial-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-bons/
[7] https://cloud.google.com/blog/topics/systems/tpu-v4-enables-performance-energy-and-co2e- 효율성
[8] https://www.researchgate.net/publication/342867217_comparative_study_on_cpu_gpu_and_tpu