おはようございます！TPUはTensor Processing Unitの略で、Googleが開発した専用のハードウェアですね。機械学習や人工知能のタスクを高速に処理するために設計されています。
テンソルは、多次元のデータを表現する数学的な概念です。単純な場合では、スカラー（1つの値）、ベクトル（1次元の配列）、行列（2次元の配列）があります。テンソルはこれらの概念を一般化し、任意の次元の配列を表現します。ディープラーニングや機械学習では、テンソルがモデルの入力、出力、および中間データを表現するのによく使われます。
GPUは、Graphics Processing Unit（グラフィックス処理装置）の略で、コンピューターグラフィックスを処理するために設計された専用のハードウェアです。しかし、近年では、一般的な計算タスクや機械学習のような高度な数値計算にも使用されています。GPUは、多数のコアを備えており、並列処理を行うことで高速な演算を実現します。
TPUとGPUは、それぞれ異なるタスクやニーズに適しています。一般的に、機械学習の推論タスクではTPUが効率的であり、特にGoogleのTensorFlowなどのフレームワークとの統合が密接です。一方、GPUは汎用性が高く、幅広いアプリケーションに適用できます。どちらが優れているかは、具体的な使用目的や環境によって異なります。
トランスファーラーニングは、事前に学習されたモデルを新しいタスクに適用する技術です。一般的に、TPUは大規模なデータセットでのトレーニングや高速な推論に向いています。一方、GPUは柔軟性が高く、さまざまな種類のモデルやタスクに適用できるため、小規模なデータセットや少ないリソースでのトランスファー学習にも向いています。どちらを選択するかは、トランスファータスクの性質や利用可能なリソースによって異なります。
と言うことです。
OpenAIのリンク先が出なくなったねー