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However, this specialization comes with tradeoffs: TPUs are less flexible than GPUs, rely on specific software ecosystems (like TensorFlow, JAX, or PyTorch via XLA), and are primarily accessible through cloud environments. In essence, while GPUs excel at parallel general-purpose acceleration, TPUs take it a step further—sacrificing flexibility to achieve unmatched efficiency for neural network computation at scale.
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