TPU'lar (tensör işleme birimleri) genellikle enerji verimliliği açısından GPU'lardan (grafik işleme birimleri) daha iyi performans gösterir. TPU'lar, özellikle sinir ağları için temel olan tensör operasyonlarını içeren görevlerde yüksek performans sunarken enerji tüketimini optimize etmek için özel olarak tasarlanmıştır [1] [2] [3]. Bu uzmanlık, TPU'ların özellikle maksimum kapasitede çalışırken daha genel amaçlı olan ve daha fazla güç tüketen GPU'lara kıyasla Watt başına daha yüksek performans elde etmesine izin verir [3] [5].
Örneğin Google'ın TPU'ları, güç tüketimini en aza indirirken yüksek performans sağlayacak şekilde tasarlanmıştır, bu da onları enerji verimliliğinin kritik olduğu veri merkezlerinde büyük ölçekli dağıtımlar için idealdir [3] [7]. En son TPU V4 modeli, selefi TPU V3'e kıyasla watt başına performansı 2,7 kat artırarak bu verimliliği daha da artırır [7]. Buna karşılık, GPU'lar, güçlü ve çok yönlü olsa da, AI görevlerinin ötesindeki daha geniş uygulama kapsamları nedeniyle daha fazla enerji tüketme eğilimindedir [2] [3].
Genel olarak, TPU'lar enerji verimliliğinde önemli avantajlar sunar, bu da onları güç tüketiminin endişe duyduğu belirli AI iş yükleri için tercih edilen bir seçimdir. Bununla birlikte, GPU'lar AI'nın ötesinde çok çeşitli uygulamalarda çok yönlülükleri ve uyarlanabilirlikleri için değerlidir [5] [6].
Alıntılar:[1] https://www.datacamp.com/blog/tpu-vs-gpu-ai
[2] https://www.wevolver.com/article/tpu-vs-gpu-a-a-a-confremplience-guide-to-their- ve-pactive-telifial- Intelligence
[3] https://blog.purestorage.com/purely-ucational/tpus-vs-gpus-whats-the-fference/
[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-dons//
[7] https://cloud.google.com/blog/topics/systems/tpu-v4-eables-pormance-energy-and-co2e-fortment-gains
[8] https://www.researchgate.net/publication/342867217_comparative_study_on_cpu_gpu_and_tpu