TPU (jednostki przetwarzania tensorów) ogólnie przewyższają GPU (jednostki przetwarzania grafiki) pod względem wydajności energetycznej. TPU są specjalnie zaprojektowane w celu optymalizacji zużycia energii przy jednoczesnym zapewnieniu wysokiej wydajności, szczególnie w zadaniach obejmujących operacje tensorowe, które są fundamentalne dla sieci neuronowych [1] [2] [3]. Ta specjalizacja pozwala TPU osiągnąć wyższą wydajność na wat w porównaniu z GPU, które są bardziej ogólne i zużywają większą moc, szczególnie podczas pracy przy maksymalnej pojemności [3] [5].
Na przykład TPU Google są zaprojektowane w celu zapewnienia wysokiej wydajności przy jednoczesnym minimalizowaniu zużycia energii, co czyni je idealnymi do wdrożenia na dużą skalę w centrach danych, w których efektywność energetyczna jest krytyczna [3] [7]. Najnowszy model TPU V4 dodatkowo zwiększa tę wydajność poprzez poprawę wydajności na wat o 2,7 razy w porównaniu z jego poprzednikiem, TPU V3 [7]. Natomiast GPU, choć potężne i wszechstronne, zwykle spożywają więcej energii ze względu na szerszy zakres zastosowania poza zadaniami AI [2] [3].
Ogólnie rzecz biorąc, TPU oferują znaczące korzyści w zakresie efektywności energetycznej, co czyni je preferowanym wyborem dla określonych obciążeń AI, w których zużycie energii jest problemem. GPU pozostają jednak cenne ze względu na ich wszechstronność i zdolność adaptacyjną w szerokim zakresie zastosowań poza AI [5] [6].
Cytaty:[1] https://www.datacamp.com/blog/tpu-vs-gpu-ai
[2] https://www.wevolver.com/article/tpu-vs-gpu-in-ai-a-comprehensive-guide-to-thet-roles-and-impact-on-artificial-intelligence
[3] https://blog.purestorage.com/pureely-educactation/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-floud/tpu-vs-gpu-pros--cons/
[7] https://cloud.google.com/blog/topics/systems/tpu-v4-enables-performance-energy-and-co2e-efficiency-bains
[8] https://www.researchgate.net/publication/342867217_comparative_study_on_cpu_gpu_and_tpu