TPU (TENSOR apdorojimo įrenginiai) paprastai pralenkia GPU (grafikos apdorojimo įrenginius) energijos vartojimo efektyvumo atžvilgiu. TPU yra specialiai sukurtas taip, kad būtų optimizuotas energijos suvartojimas ir užtikrinant aukštą našumą, ypač atliekant užduotis, susijusias su tenzorių operacijomis, kurios yra esminės neuroniniams tinklams [1] [2] [3]. Ši specializacija leidžia TPU pasiekti didesnį našumą vienam vatui, palyginti su GPU, kurie yra bendresnės paskirties ir sunaudoja daugiau galios, ypač kai veikia maksimalia talpa [3] [5].
Pavyzdžiui, „Google“ TPU yra sukurtas taip, kad užtikrintų aukštą našumą, tuo pačiu sumažinant energijos suvartojimą, todėl jie yra idealūs didelio masto diegimui duomenų centruose, kur energijos vartojimo efektyvumas yra kritinis [3] [7]. Naujausias TPU V4 modelis dar labiau padidina šį efektyvumą, pagerindamas vienam vatinei našumą 2,7 karto, palyginti su jo pirmtaku, TPU V3 [7]. Priešingai, GPU, nors ir galingas ir universalus, yra linkę sunaudoti daugiau energijos dėl platesnio taikymo apimties, viršijančios AI užduotis [2] [3].
Apskritai, TPU suteikia reikšmingų energijos vartojimo efektyvumo pranašumų, todėl jie yra tinkamiausias pasirinkimas konkrečiam AI darbo krūviui, kai susirūpinimas kelia energijos suvartojimą. Tačiau GPU išlieka vertingi dėl jų universalumo ir pritaikomumo įvairiose srityse, esančiose ne tik AI [5] [6].
Citatos:[1] https://www.datacamp.com/blog/tpu-vs-gpu-ai
[2] https://www.wevolver.com/article/tpu-vs-gpu-in-ai-a-comprhensive-guide-to-their-cold-and-impact-on-darficial-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
]
[7] https://cloud.google.com/blog/topics/systems/tpu-v4-enables-performance-energy-and-co2e-effictity-gains
[8] https://www.researchgate.net/publication/342867217_comparative_study_on_cpu_gpu_and_tpu