TPUs (หน่วยประมวลผลเทนเซอร์) โดยทั่วไปมีประสิทธิภาพสูงกว่า GPU (หน่วยประมวลผลกราฟิก) ในแง่ของประสิทธิภาพการใช้พลังงาน TPU ได้รับการออกแบบมาโดยเฉพาะเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการใช้พลังงานในขณะที่ส่งมอบประสิทธิภาพสูงโดยเฉพาะอย่างยิ่งในงานที่เกี่ยวข้องกับการดำเนินงานของเทนเซอร์ซึ่งเป็นพื้นฐานของเครือข่ายประสาท [1] [2] [3] ความเชี่ยวชาญนี้ช่วยให้ TPUs สามารถบรรลุประสิทธิภาพที่สูงขึ้นต่อวัตต์เมื่อเทียบกับ GPU ซึ่งมีวัตถุประสงค์ทั่วไปและใช้พลังงานมากขึ้นโดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อทำงานที่ความจุสูงสุด [3] [5]
ตัวอย่างเช่น TPU ของ Google ได้รับการออกแบบทางวิศวกรรมเพื่อให้ประสิทธิภาพสูงในขณะที่ลดการใช้พลังงานทำให้พวกเขาเหมาะสำหรับการปรับใช้ขนาดใหญ่ในศูนย์ข้อมูลที่ประสิทธิภาพการใช้พลังงานมีความสำคัญ [3] [7] โมเดล TPU V4 ล่าสุดช่วยเพิ่มประสิทธิภาพนี้โดยการปรับปรุงประสิทธิภาพต่อวัตต์ 2.7 เท่าเมื่อเทียบกับรุ่นก่อน TPU V3 [7] ในทางตรงกันข้าม GPU ในขณะที่มีประสิทธิภาพและหลากหลายมีแนวโน้มที่จะใช้พลังงานมากขึ้นเนื่องจากขอบเขตการใช้งานที่กว้างขึ้นเกินกว่างาน AI [2] [3]
โดยรวมแล้ว TPUs มีข้อได้เปรียบที่สำคัญในการใช้พลังงานอย่างมีประสิทธิภาพทำให้พวกเขาเป็นตัวเลือกที่ต้องการสำหรับปริมาณงาน AI ที่เฉพาะเจาะจงซึ่งการใช้พลังงานเป็นเรื่องที่น่ากังวล อย่างไรก็ตาม GPU ยังคงมีค่าสำหรับความเก่งกาจและความสามารถในการปรับตัวในแอพพลิเคชั่นที่หลากหลายนอกเหนือจาก AI [5] [6]
การอ้างอิง:[1] https://www.datacamp.com/blog/tpu-vs-gpu-ai
[2] https://www.wevolver.com/article/tpu-vs-gpu-in-ai-a-a-comprehensi
[3] https://blog.purestorage.com/priay-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