TPUer (tensorbehandlingsenheter) overgår generelt GPU -er (grafikkbehandlingsenheter) når det gjelder energieffektivitet. TPUer er spesielt designet for å optimalisere energiforbruket mens de leverer høy ytelse, spesielt i oppgaver som involverer tensoroperasjoner, som er grunnleggende for nevrale nettverk [1] [2] [3]. Denne spesialiseringen gjør at TPUer kan oppnå høyere ytelse per watt sammenlignet med GPU-er, som er mer generell formål og konsumerer mer kraft, spesielt når du opererer med maksimal kapasitet [3] [5].
Googles TPU-er, for eksempel, er konstruert for å gi høy ytelse mens de minimerer strømforbruket, noe som gjør dem ideelle for storstilt distribusjoner i datasentre der energieffektivitet er kritisk [3] [7]. Den siste TPU V4 -modellen forbedrer denne effektiviteten ytterligere ved å forbedre ytelsen per watt med 2,7 ganger sammenlignet med forgjengeren, TPU V3 [7]. Derimot har GPU -er, selv om det er kraftig og allsidig, en tendens til å konsumere mer energi på grunn av deres bredere anvendelsesomfang utover AI -oppgaver [2] [3].
Totalt sett tilbyr TPUer betydelige fordeler i energieffektivitet, noe som gjør dem til et foretrukket valg for spesifikke AI -arbeidsmengder der strømforbruk er en bekymring. Imidlertid forblir GPU -er verdifull for deres allsidighet og tilpasningsevne på tvers av et bredt spekter av applikasjoner utover AI [5] [6].
Sitasjoner:[1] https://www.datacamp.com/blog/tpu-vs-gpu-ai
[2] https://www.wevolver.com/article/tpu-vs-gpu-in-ai-a-crecensive-guide-toir-roles- and-impact-on-artificial-intelligence
[3] https://blog.purestorage.com/purely-education/tpus-vs-gpus-whats-the-diffference/
[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-eutables-performance-energy-and-co2e-efficiency-gains
[8] https://www.researchgate.net/publication/342867217_comparative_study_on_cpu_gpu_and_tpu