TPU (đơn vị xử lý tenxơ) thường vượt trội so với GPU (đơn vị xử lý đồ họa) về hiệu quả năng lượng. TPU được thiết kế đặc biệt để tối ưu hóa mức tiêu thụ năng lượng trong khi cung cấp hiệu suất cao, đặc biệt là trong các nhiệm vụ liên quan đến các hoạt động tenxơ, là nền tảng cho các mạng thần kinh [1] [2] [3]. Chuyên môn hóa này cho phép TPU đạt được hiệu suất cao hơn trên mỗi watt so với GPU, có mục đích chung hơn và tiêu thụ nhiều năng lượng hơn, đặc biệt là khi hoạt động ở công suất tối đa [3] [5].
Ví dụ, TPU của Google được thiết kế để cung cấp hiệu suất cao trong khi giảm thiểu mức tiêu thụ năng lượng, khiến chúng trở nên lý tưởng cho việc triển khai quy mô lớn trong các trung tâm dữ liệu nơi hiệu quả năng lượng là rất quan trọng [3] [7]. Mô hình mới nhất của TPU V4 giúp tăng cường hiệu quả này bằng cách cải thiện hiệu suất trên mỗi watt 2,7 lần so với người tiền nhiệm của nó, TPU V3 [7]. Ngược lại, GPU, trong khi mạnh mẽ và linh hoạt, có xu hướng tiêu thụ nhiều năng lượng hơn do phạm vi ứng dụng rộng hơn của chúng vượt ra ngoài các nhiệm vụ AI [2] [3].
Nhìn chung, TPU cung cấp những lợi thế đáng kể về hiệu quả năng lượng, khiến chúng trở thành một lựa chọn ưa thích cho khối lượng công việc AI cụ thể trong đó tiêu thụ điện năng là một mối quan tâm. Tuy nhiên, GPU vẫn có giá trị cho tính linh hoạt và khả năng thích ứng của chúng trên một loạt các ứng dụng ngoài AI [5] [6].
Trích dẫn:[1] https://www.datacamp.com/blog/tpu-vs-gpu-ai
[2] https://www.wevolver.com/article/tpu-vs-gpu-in-ai-a-comprehensive-guide-to-their-roles-and-impact-on-artificial-intelligence
.
[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-efficiency-gains
[8] https://www.researchgate.net/publication/342867217_Comparative_Study_on_CPU_GPU_and_TPU