TPU (Tensora apstrādes vienības) energoefektivitātes ziņā parasti pārspēj GPU (grafikas apstrādes vienības). TPU ir īpaši izstrādāti, lai optimizētu enerģijas patēriņu, vienlaikus nodrošinot augstas veiktspējas, jo īpaši uzdevumos, kas saistīti ar tensora darbībām, kas ir būtiski neironu tīkliem [1] [2] [3]. Šī specializācija ļauj TPU sasniegt augstāku veiktspēju uz vienu vatu, salīdzinot ar GPU, kas ir vispārējas nozīmes un patērē lielāku jaudu, it īpaši, ja darbojas ar maksimālo jaudu [3] [5].
Piemēram, Google TPU ir izstrādāti tā, lai nodrošinātu augstu veiktspēju, vienlaikus samazinot enerģijas patēriņu, padarot tos ideālus liela mēroga izvietošanai datu centros, kur energoefektivitāte ir kritiska [3] [7]. Jaunākais TPU V4 modelis vēl vairāk uzlabo šo efektivitāti, uzlabojot veiktspēju uz vienu vatu par 2,7 reizes, salīdzinot ar tā priekšgājēju, TPU V3 [7]. Turpretī GPU, kaut arī jaudīgi un daudzpusīgi, mēdz patērēt vairāk enerģijas, pateicoties to plašākai pielietojuma jomai, kas pārsniedz AI uzdevumus [2] [3].
Kopumā TPU piedāvā ievērojamas energoefektivitātes priekšrocības, padarot tās par vēlamo izvēli konkrētām AI darba slodzēm, kur enerģijas patēriņš rada bažas. Tomēr GPU joprojām ir vērtīgi to daudzpusībai un pielāgošanās spējai visdažādākajās lietojumprogrammās ārpus AI [5] [6].
Atsauces:[1] https://www.datacamp.com/blog/tpu-vs-gpu-ai
[2] https://www.wevolver.com/article/tpu-vs-gpu-in-ai-a-compreivey- guide-to-their-roles-and-trimct-on-artifial-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-and-cons/
[7] https://cloud.google.com/blog/topics/systems/tpu-v4-enables-performance-energy-and-co2e-effity-gefains
[8] https://www.researchgate.net/publication/342867217_comparative_study_on_cpu_gpu_and_tpu