TPU (jednotky na spracovanie tenzoru) všeobecne prekonávajú GPU (grafické spracovateľské jednotky) z hľadiska energetickej účinnosti. TPU sú špeciálne navrhnuté tak, aby optimalizovali spotrebu energie a zároveň poskytovali vysoký výkon, najmä pri úlohách, ktoré zahŕňajú tenzorové operácie, ktoré sú základom pre neurónové siete [1] [2] [3]. Táto špecializácia umožňuje TPU dosiahnuť vyšší výkon na watt v porovnaní s GPU, ktoré sú všeobecnejšie a spotrebúvajú viac energie, najmä ak pracujú pri maximálnej kapacite [3] [5].
Napríklad spoločnosť TPU spoločnosti Google je navrhnutá tak, aby poskytovala vysoký výkon a zároveň minimalizovala spotrebu energie, čo ich robí ideálnymi pre rozsiahle nasadenia v dátových centrách, kde je energetická účinnosť kritická [3] [7]. Najnovší model TPU V4 ďalej zvyšuje túto účinnosť zlepšením výkonu na watt o 2,7 -krát v porovnaní s jeho predchodcom, TPU V3 [7]. Naopak, GPU, hoci sú výkonné a všestranné, majú tendenciu spotrebovať viac energie v dôsledku rozsahu ich širšieho rozsahu aplikácií nad rámec úloh AI [2] [3].
Celkovo spoločnosť TPU ponúka významné výhody v energetickej účinnosti, čo z nich robí preferovanú voľbu pre konkrétne pracovné zaťaženie AI, kde je spotreba energie problémom. GPU však zostávajú cenné pre svoju všestrannosť a adaptabilitu v širokom spektre aplikácií mimo AI [5] [6].
Citácie:[1] https://www.datacamp.com/blog/tpu-vs-gpu-ai
[2] https://www.wevolver.com/article/tpu-vs-gpu-in-ai-a-comprehension-guide-t-their-olles-and-imact-on-on-artificial-intelligencia
[3] https://blog.purestorage.com/puly-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-efficiency-gains
[8] https://www.researchgate.net/publication/342867217_comparative_study_on_cpu_gpu_and_tpu