GPU vs TPU: Was unterscheidet die beiden Hochleistungsprozessoren?

Die rasante Entwicklung von KI und maschinellem Lernen hat die Nachfrage nach Hochleistungsrechnern in den Vordergrund gerückt. In diesem Kontext gewinnt die Debatte um GPUs und TPUs immer mehr an Bedeutung.

Grafikprozessoren (GPUs) wurden ursprünglich für die Darstellung von Bildern entwickelt, haben sich aber zu vielseitigen Rechenwerken für Datenanalyse, wissenschaftliche Simulationen und moderne KI-Modelle entwickelt. Ihre Architektur mit Hunderten bis Tausenden von Kernen ermöglicht parallele Berechnungen, die für viele Arten von Algorithmen geeignet sind.

Tensor Processing Units (TPUs) sind von Google entwickelte spezialisierte ASICs, die ausschließlich auf Deep‑Learning‑Operationen ausgerichtet sind. Sie optimieren die Verarbeitung von Tensoren, insbesondere Matrix‑Multiplikationen, und bieten damit eine enorme Durchsatzrate bei gleichzeitig geringem Stromverbrauch. Durch ihre Hardware‑Spezialisierung erzielen TPUs oft höhere Effizienzwerte als generische GPUs, wenn es um reines neuronales Netz‑Training geht.

Zusammengefasst: GPUs sind flexible, allzweckfähige Prozessoren, die in vielen Bereichen eingesetzt werden können, während TPUs auf die spezifischen Anforderungen von Deep‑Learning‑Workloads zugeschnitten sind und dort Spitzenleistungen liefern. Die Wahl zwischen beiden hängt daher stark von der Art der Anwendung und den Leistungsanforderungen ab.