在能效方面，TPU(张量处理单元)通常优于GPU(图形处理单元)。 TPU的专门设计用于优化能源消耗，同时提供高性能，尤其是在涉及张量操作的任务中，这是神经网络至关重要的[1] [2] [3]。与GPU相比，这种专业化使TPU可以实现每瓦更高的每瓦性能，而GPU是通用的，并且消耗更多的功率，尤其是在以最大容量运行时[3] [5]。
例如，Google的TPU经过精心设计，可以提供高性能的同时最大程度地减少功耗，使其非常适合在能源效率至关重要的数据中心进行大规模部署[3] [7]。最新的TPU V4模型通过将每瓦的性能提高2.7倍，与其前身TPU V3相比，通过提高了2.7倍[7]。相比之下，GPU虽然强大而多才多艺，但由于其更广泛的应用程序范围超出了AI任务，因此倾向于消耗更多的能量[2] [3]。
总体而言，TPU在能源效率方面具有显着优势，使其成为关注功耗的特定AI工作负载的首选。但是，GPU对于在AI以外的广泛应用中的多功能性和适应性仍然有价值[5] [6]。
引用：[1] https://www.datacamp.com/blog/tpu-vs-gpu-ai
[2] https://www.wevolver.com/article/tpu-vs-gpu-in-ai-a-ai-a-comprehens-guide-to-their-their-their-their-pher---- impact-simpact-on son-mavinalligence
[3] https://blog.purestorage.com/purely-educational/tpus-vs-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-andergy-and-co2e-felmistic-gains
[8] https://www.researchgate.net/publication/342867217_comparation_study_study_on_cpu_gpu_gpu_and_tpu