TPU (одиниці обробки тензорів), як правило, перевершують графічні процесори (одиниці обробки графіки) з точки зору енергоефективності. ТПУ спеціально розроблені для оптимізації споживання енергії, забезпечуючи високу продуктивність, особливо у завданнях, що включають тензорні операції, які є фундаментальними для нейронних мереж [1] [2] [3]. Ця спеціалізація дозволяє ТПУ досягти більш високої продуктивності на ват порівняно з графічними процесорами, які є більш загальним призначенням і споживають більше потужності, особливо при роботі з максимальною потужністю [3] [5].
Наприклад, TPU Google розробляються для забезпечення високої продуктивності, мінімізуючи споживання електроенергії, що робить їх ідеальними для масштабних розгортання в центрах обробки даних, де енергоефективність є критичною [3] [7]. Остання модель TPU V4 додатково підвищує цю ефективність, підвищуючи продуктивність на ват у 2,7 рази порівняно з його попередником, TPU V3 [7]. Навпаки, графічні процесори, хоча і потужні та універсальні, як правило, споживають більше енергії завдяки більш широкому обсягу застосування поза завданнями AI [2] [3].
В цілому TPU пропонує значні переваги в енергоефективності, що робить їх кращим вибором для конкретних навантажень AI, де споживання електроенергії викликає занепокоєння. Однак GPU залишаються цінними для їх універсальності та пристосованості в широкому діапазоні застосувань, що перевищують AI [5] [6].
Цитати:[1] https://www.datacamp.com/blog/tpu-vs-gpu-ai
[2] https://www.wevolver.com/article/tpu-vs-gpu-in-ai-a-comprehence-guide-to-their-roles-and-impact-on-artific-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-efficience-gains
[8] https://www.researchgate.net/publication/342867217_comparative_study_on_cpu_gpu_and_tpu