TPU: er (tensorbehandlingsenheter) överträffar i allmänhet GPU: er (grafikbehandlingsenheter) när det gäller energieffektivitet. TPU: er är specifikt utformade för att optimera energiförbrukningen samtidigt som de levererar hög prestanda, särskilt i uppgifter som involverar tensoroperationer, som är grundläggande för neurala nätverk [1] [2] [3]. Denna specialisering gör det möjligt för TPU: er att uppnå högre prestanda per watt jämfört med GPU: er, som är mer allmänt och konsumerar mer kraft, särskilt när man arbetar med maximal kapacitet [3] [5].
Googles TPU: er är till exempel konstruerade för att ge hög prestanda samtidigt som du minimerar strömförbrukningen, vilket gör dem idealiska för storskaliga distributioner i datacenter där energieffektiviteten är kritisk [3] [7]. Den senaste TPU V4 -modellen förbättrar ytterligare denna effektivitet genom att förbättra prestanda per watt med 2,7 gånger jämfört med föregångaren, TPU V3 [7]. Däremot tenderar GPU: er, även om de är kraftfulla och mångsidiga, att konsumera mer energi på grund av deras bredare tillämpningsområde utöver AI -uppgifter [2] [3].
Sammantaget erbjuder TPU: er betydande fördelar inom energieffektivitet, vilket gör dem till ett föredraget val för specifika AI -arbetsbelastningar där strömförbrukning är ett problem. GPU: er förblir emellertid värdefulla för sin mångsidighet och anpassningsförmåga över ett brett spektrum av applikationer utöver AI [5] [6].
Citeringar:[1] https://www.datacamp.com/blog/tpu-vs-gpu-ai
]
[3] https://blog.purestorage.com/purely-educational/tpus-vs-gpus-wats-the-differenferens/
[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-pro-cons/
]
[8] https://www.researchgate.net/publication/342867217_comparative_study_on_cpu_gpu_and_tpu