Galvenās atšķirības starp TPU izmantošanu Google Cloud un Google Colab ir viņu izvietošana, elastība un lietošanas gadījumi:
1. Izvietošana un piekļuve:
- Google Cloud: TPU ir pieejami kā mērogojami skaitļošanas resursi, izmantojot Cloud TPU VM, kas piedāvā lielāku vidi kontroli. Lietotāji var tieši konfigurēt un pārvaldīt savu TPU iestatīšanu, ļaujot vietējai izpildīt ievades cauruļvadus un pielāgotas operācijas. Šī iestatīšana ir ideāli piemērota liela mēroga, sarežģītiem projektiem, kuriem nepieciešama pilnīga kontrole pār infrastruktūru [2] [11].
- Google Colab: TPU tiek sniegts kā bezmaksas pakalpojums Colab vidē, kas pielāgošanas ziņā ir ierobežotāks. Lietotāji var viegli pārslēgties uz TPU paātrinājumu, izmantojot Colab interfeisu, bet mazāku kontroli pār pamatā esošo infrastruktūru [9] [10].
2. Elastība un ietvara atbalsts:
- Google Cloud: piedāvā lielāku elastību attiecībā uz ietvara atbalstu un pielāgošanu. Lietotāji var strādāt ar TensorFlow, Pytorch vai JAX, un pat izveidot pielāgotas operācijas TensorFlow [2].
- Google Colab: Kamēr Colab labi atbalsta TensorFlow, TPU izmantošana ar citiem ietvariem, piemēram, Pytorch, varētu būt mazāk efektīva, pateicoties Kolabas vides ierobežojumiem [5] [9].
3. Lietošanas gadījumi:
- Google Cloud: Piemērots liela mēroga projektiem, izplatītai apmācībai un sarežģītām darbplūsmām, kurās ir izšķiroša infrastruktūras kontrole. Tas atbalsta uzlabotus lietošanas gadījumus, piemēram, izplatītu pastiprināšanas mācīšanos [2].
- Google Colab: ideāli piemērots ātrai eksperimentēšanai, prototipēšanai un mazāka mēroga projektiem. Tas nodrošina ērti lietojamu saskarni TPU piesaistīšanai, neprasot plašu infrastruktūras pārvaldību [10].
4. Izmaksas un mērogojamība:
- Google Cloud: lieliem projektiem piedāvā mērogojamību un rentabilitāti, jo lietotāji var efektīvāk pārvaldīt resursus. Tomēr tas prasa apmaksātu Google Cloud Services abonementu [11].
- Google Colab: nodrošina bezmaksas piekļuvi TPU, padarot to rentablu maziem projektiem vai izglītības vajadzībām. Tomēr tam trūkst mērogojamības un pielāgošanas iespēju, kas pieejamas Google Cloud [9] [10].
[1.]
[2] https://cloud.google.com/blog/products/compute/cloud-tpu-vms-are-generalally-weneral
[3] https://www.reddit.com/r/machinelearning/comments/hl3bui/google_collab_gpu_vs_tpu_d/
[4] https://openmetal.io/docs/product-guides/private-cloud/tpu-vs-gpu-pros-and-cons/
[5] https://telnyx.com/learn-ai/tpu-vs-gpu
[6] https://cloud.google.com/tpu/docs/v4
[7] https://playsdev.com/blog/what-is-google-ocor
[8] https://colab.research.google.com/?hl=en-gb
[9] https://fritz.ai/step-by-step-use-of-google-colab-free-tpu/
[10] https://www.katnoria.com/native_colab/
[11] https://cloud.google.com/tpu/docs/intro-to-tpu