W poczet układu scalonego Gaudi 3 wchodzą w szczególności: 64 jednostki TPC (ang. Tensor Processor Cores) i 8 jednostek MMC (z ang. Matrix Multiplication Engine), przy czym ostatnie realizują z odrębna do 64 tysięcy operacji jednocześnie. Z łatwością obsługiwanych jest wiele popularnych typów danych, w tym FP8 i BF16, a dzięki 24 portom Ethernet można budować w pełni funkcjonalne, przeogromne klastry obliczeniowe stworzone zwłaszcza z układów Gaudi 3. Opisywany układ doskonale sobie radzi z obszernymi operacjami macierzowymi, które są z pewnością nieocenione w przypadku algorytmów głębokiego uczenia (ang. deep learning). W połączeniu z wbudowaną pamięcią SRAM o pojemności 96 MB i możliwością obsługi pamięci HBMe2 o pojemności do 128 GB, przy przepustowości sięgającej nawet 3,7 Tb/s, jest to dosyć wydajne rozwiązanie, które w zupełności wystarcza do przetwarzania bardzo dużych zbiorów danych.
Dedykowane układowi scalonemu Gaudi 3 oprogramowanie obejmuje wsparcie dla biblioteki PyTorch i obsługuje wszystkie zoptymalizowane modele, które pochodzą z Hugging Face tzn. najpopularniejszej obecnie platformy dla programistów generatywnej, sztucznej inteligencji i nie tylko. Pozwala to wspomnianym twórcom działać na bardzo wysokim poziomie abstrakcji, zapewniając łatwość użytkowania i produktywność, jak też i prostotę przenoszenia modeli na różnego rodzaju sprzęt. Układ scalony Gaudi 3 gwarantuje znakomitą efektywność działania, przy obniżonym poborze mocy. Jest to szczególnie ważne w kontekście wdrażania aplikacji AI którym mocy obliczeniowych, a przez to energii nigdy nie będzie za wiele.