TPU (unit pemrosesan tensor) umumnya mengungguli GPU (unit pemrosesan grafis) dalam hal efisiensi energi. TPU secara khusus dirancang untuk mengoptimalkan konsumsi energi sambil memberikan kinerja tinggi, terutama dalam tugas yang melibatkan operasi tensor, yang merupakan jaringan fundamental untuk saraf [1] [2] [3]. Spesialisasi ini memungkinkan TPU untuk mencapai kinerja yang lebih tinggi per watt dibandingkan dengan GPU, yang lebih umum dan mengkonsumsi lebih banyak daya, terutama ketika beroperasi pada kapasitas maksimum [3] [5].
TPU Google, misalnya, direkayasa untuk memberikan kinerja tinggi sambil meminimalkan konsumsi daya, membuatnya ideal untuk penyebaran skala besar di pusat data di mana efisiensi energi sangat penting [3] [7]. Model TPU V4 terbaru semakin meningkatkan efisiensi ini dengan meningkatkan kinerja per watt sebesar 2,7 kali dibandingkan dengan pendahulunya, TPU V3 [7]. Sebaliknya, GPU, walaupun kuat dan serbaguna, cenderung mengkonsumsi lebih banyak energi karena ruang lingkup aplikasi yang lebih luas di luar tugas AI [2] [3].
Secara keseluruhan, TPU menawarkan keunggulan yang signifikan dalam efisiensi energi, menjadikannya pilihan yang disukai untuk beban kerja AI tertentu di mana konsumsi daya menjadi perhatian. Namun, GPU tetap berharga untuk keserbagunaan dan kemampuan beradaptasi mereka di berbagai aplikasi di luar AI [5] [6].
Kutipan:[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-their-roles-dimpact-on-artificial-intelligence
[3] https://blog.purestorage.com/purely-educational/tpus-vs-gpus-whats-the-diference/
[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-wons/
[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