TPU -d (tensoritöötluse üksused) edestavad üldiselt GPU -sid (graafikatöötluse ühikuid) energiatõhususe osas. TPU -d on spetsiaalselt loodud energiatarbimise optimeerimiseks, pakkudes samal ajal suurt jõudlust, eriti tensor -toimingutega seotud ülesannetes, mis on närvivõrkude jaoks üliolulised [1] [2] [3]. See spetsialiseerumine võimaldab TPU-del saavutada suuremat jõudlust vattide kohta võrreldes GPU-dega, mis on rohkem üldotstarbelisi ja tarbivad rohkem energiat, eriti kui töötada maksimaalsel mahutavusel [3] [5].
Näiteks Google'i TPU-d on loodud pakkuma suure jõudlust, minimeerides samas energiatarbimist, muutes need ideaalseks suuremahuliseks juurutamiseks andmekeskustes, kus energiatõhusus on kriitiline [3] [7]. Viimane TPU V4 mudel suurendab seda tõhusust veelgi, parandades jõudlust vatti 2,7 korda võrra eelkäija TPU V3 -ga [7]. Seevastu GPU -d, kuigi võimsad ja mitmekülgsed, kipuvad nende laiema rakenduse ulatuse tõttu AI -ülesannete tõttu rohkem energiat tarbima [2] [3].
Üldiselt pakuvad TPU -d olulisi eeliseid energiatõhususes, muutes need eelistatud valikuks konkreetsete AI töökoormuste jaoks, kui energiatarve on murettekitav. GPU -d on siiski väärtuslikud nende mitmekülgsuse ja kohanemisvõime osas paljudes rakendustes väljaspool AI [5] [6].
Tsitaadid:[1] https://www.datacamp.com/blog/tpu-vs-gpu-ai
]
]
[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/
]
]