GPU 및 TPU를 비교할 때 TPU를 통해 GPU를 사용하면 몇 가지 장점이 나타납니다.
1. 다목적 성 : GPU는 매우 다양하며 그래픽 렌더링, 과학 시뮬레이션 및 재무 모델링을 포함하여 AI 이외의 광범위한 작업을 처리 할 수 있습니다. 이 다양성은 기계 학습뿐만 아니라 다양한 응용 프로그램에 적합합니다 [1] [3] [6].
2. 성숙한 생태계 : GPU는 Tensorflow, Pytorch 및 Caffe와 같은 인기있는 프레임 워크의 광범위한 지원을 가진보다 성숙한 생태계를 가지고 있습니다. 이 광범위한 채택은 개발자가 더 많은 도구와 소프트웨어를 사용할 수 있으므로 GPU를 다른 프로젝트에 쉽게 통합 할 수 있습니다 [5] [7].
3. 정밀 옵션 : GPU는 저렴한 FP16에서 고정밀 FP64에 이르기까지 다양한 정밀 옵션을 제공하므로 정확도 요구 사항이 다른 다양한 워크로드에 적합합니다. 이 유연성은 정밀도가 중요한 응용 분야에서 특히 유익합니다 [5].
4. 사용자 정의의 유연성 : GPU는 일반적으로 연구 환경에서 또는 새로운 AI 작업에 적응할 때 유익 할 수있는 TPU에 비해 더 많은 사용자 정의 옵션을 제공합니다. 이러한 유연성을 통해 개발자는 표준 기능을 넘어 특정 작업에 대해 GPU를 최적화 할 수 있습니다 [5].
5. 호환성 : TPU는 주로 텐서 플로 및 JAX에 최적화되지만 GPU는 다양한 프레임 워크와 함께 사용될 수 있으므로 다양한 소프트웨어 환경과보다 호환됩니다 [3] [5].
그러나 GPU는 일반적으로 TPU보다 더 많은 전력을 소비하며 특히 고성능 모델의 경우 더 비쌀 수 있습니다 [5] [6].
인용 :[1] https://www.datacamp.com/blog/tpu-vs-gpu-ai
[2] https://eng.snap.com/training-models-with-tpus
[3] https://telnyx.com/learn-ai/tpu-vs-gpu
[4] http://eitc.org/research-opportunities/new-media-and-new-digital-conomy/future-compute-and-microelectronics/cpu-vs-gpu-vs-tpu-vs-npu/
[5] https://www.linkedin.com/pulse/gpus-vs-tpus-comernicial-comparison-network-networkloads-joel
[6] https://blog.purestorage.com/purely-educational/tpus-vs-gpus-whats-the-difference/
[7] https://www.wevolver.com/article/tpu-vs-gpu-in-ai-ai-correhencive-guide-to-their-roles-n-timicial-intelligence
[8] https://openmetal.io/docs/product-guides/private-cloud/tpu-vs-gpu-pros-bons/