Некоторые преимущества ускорителей Google Tensor Processing Unit (TPU) перед видеокартами NVIDIA:

• Специализированная архитектура. 1 TPUs предназначены для большого объёма вычислений с низкой точностью, что важно для задач, связанных с машинным обучением, например, глубокого обучения. 4 Графические процессоры (GPU) же подходят для задач, которые можно легко разбить на независимые подзадачи, например, рендеринга и игр. 1
• Энергоэффективность. 12 TPUs потребляют меньше энергии по сравнению с GPU. 1 Например, мощность Google Cloud TPU v3 на чип составляет около 120–150 Вт, в то время как Tesla V100 — 250 Вт, а A100 — 400 Вт. 1
• Оптимизация под TensorFlow. 1 TPUs работают с этой платформой машинного обучения от Google, для них разработаны гибкие интерфейсы, которые позволяют управлять высокоуровневыми операциями нейронных сетей. 1

Выбор между TPUs и GPU зависит от конкретных задач и требований к инфраструктуре.