TPUS (tenzorske procesne enote) na splošno presegajo GPU (grafične obdelave enote) v smislu energetske učinkovitosti. TPU -ji so posebej zasnovani za optimizacijo porabe energije, hkrati pa izvajajo visoko zmogljivost, zlasti pri nalogah, ki vključujejo tenzorje, ki so temeljne za nevronske mreže [1] [2] [3]. Ta specializacija omogoča, da TPU dosežejo večjo zmogljivost na vat v primerjavi z GPU-ji, ki so bolj splošni in porabijo več moči, zlasti pri delovanju z največjo zmogljivostjo [3] [5].
Googlov TPUS je na primer zasnovan tako, da zagotavlja visoko zmogljivost, hkrati pa zmanjšuje porabo energije, zaradi česar so idealni za obsežne uvajanje v podatkovnih centrih, kjer je energetska učinkovitost kritična [3] [7]. Najnovejši model TPU V4 še poveča to učinkovitost z izboljšanjem zmogljivosti na WATT za 2,7 -krat v primerjavi s predhodnikom TPU V3 [7]. V nasprotju s tem pa GPU -ji, čeprav močni in vsestranski, porabijo več energije zaradi širšega obsega uporabe, ki presega naloge AI [2] [3].
Na splošno TPUS ponujajo pomembne prednosti v energetski učinkovitosti, zaradi česar je najprimernejša izbira za posebne delovne obremenitve AI, kadar je zaskrbljujoča poraba energije. Vendar GPU ostajajo dragoceni za svojo vsestranskost in prilagodljivost v širokem razponu aplikacij, ki presegajo AI [5] [6].
Navedbe:[1] https://www.datacamp.com/blog/tpu-vs-gpu-ai
[2] https://www.wevolver.com/article/tpu-vs-gpu-in-ai-a-compresion-guide-to-their-roles-and-impact-on-artificial-Inteligence
[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-coloud/tpu-vs-gpu-pros-and-cons/
[7] https://cloud.google.com/blog/topics/systems/tpu-v4-enables-performance-energy-and-co2e-efficience-dobi
[8] https://www.researchgate.net/publication/342867217_comparation_study_on_cpu_gpu_and_tpu