pte与tpu的区别？

　　随着人工智能技术的飞速发展，我们对于计算机加速器的需求也越来越高。作为谷歌开发的两款加速器，PTE（Tensor Processing Engine）和TPU（Tensor Processing Unit）在机器学习领域具有广泛的应用和影响力。那么，它们之间有哪些区别呢？

　　1.适用领域的不同

　　PTE由谷歌开发，主要用于加速TensorFlow程序。TensorFlow是机器学习领域中的开源软件库，用于大规模数据处理和模型训练。而TPU是谷歌云计算平台的一种处理器，可用于云端机器学习任务的加速。

　　2.性能对比

　　相比于CPU和GPU，PTE和TPU在机器学习任务的处理速度上都具有很大优势。以部署在谷歌云上的机器学习服务TensorFlow为例，使用容器提供的PTE加速器可以将训练时间从几天缩短到几小时，使用TPU则可以将训练时间再次缩短到几分钟。

　　3.硬件结构

　　PTE由于是谷歌为TensorFlow专门开发的，所以其硬件结构针对的是深度学习领域的计算要求。它使用多个PTE核心，每个核心有自己的控制单元和存储器。TPU的硬件结构比PTE更加复杂，它由数百万个计算单元组成，可以同时执行数百万个并行计算，并且还包括多个存储器和协处理器。

　　4.功耗

　　PTE在高性能的同时，功率消耗也得到了优化。谷歌宣布，PTE比CPU节省了约30%的电能，同时比GPU节省了约80%的电能。相比之下，TPU相对于许多相似的ASIC芯片有很高的能效，但与PTE的功耗优化相比还有改进的余地。