Glavne razlike med uporabo TPU -jev v Google Cloud in Google Colab ležijo v primerih uvajanja, prilagodljivosti in uporabe:
1. uvajanje in dostop:
- Google Cloud: TPU -ji so na voljo kot razširljivi računalniški viri prek VM -jev v oblaku, ki ponujajo več nadzora nad okoljem. Uporabniki lahko neposredno konfigurirajo in upravljajo svojo nastavitev TPU, kar omogoča lokalno izvedbo vhodnih cevovodov in operacij po meri. Ta nastavitev je idealna za obsežne, zapletene projekte, ki zahtevajo popoln nadzor nad infrastrukturo [2] [11].
- Google Colab: TPU -ji so na voljo kot brezplačna storitev v okolju Colab, kar je glede prilagajanja bolj omejeno. Uporabniki lahko enostavno preklopijo na pospeševanje TPU prek vmesnika kolab, vendar imajo manj nadzora nad osnovno infrastrukturo [9] [10].
2. Prilagodljivost in podpora za okvir:
- Google Cloud: ponuja večjo prilagodljivost v smislu okvira podpore in prilagajanja. Uporabniki lahko sodelujejo s Tensorflow, Pytorchom ali Jaxom in celo gradijo operacije po meri za Tensorflow [2].
- Google Colab: Medtem ko Colab dobro podpira Tensorflow, je uporaba TPU -jev z drugimi okviri, kot je Pytorch, lahko manj učinkovita zaradi omejitev v okolju Colaba [5] [9].
3. Primeri uporabe:
- Google Cloud: primeren za obsežne projekte, porazdeljeno usposabljanje in zapletene delovne tokove, kjer je nadzor nad infrastrukturo ključnega pomena. Podpira primere napredne uporabe, kot je porazdeljeno učenje okrepitve [2].
- Google Colab: Idealno za hitre eksperimentiranje, prototipiranje in manjše projekte. Omogoča enostaven vmesnik za uporabo TPU-jev, ne da bi potreboval obsežno upravljanje infrastrukture [10].
4. Stroški in razširljivost:
- Google Cloud: ponuja razširljivost in stroškovno učinkovitost za velike projekte, saj lahko uporabniki učinkoviteje upravljajo z viri. Vendar pa zahteva plačano naročnino na Google Cloud Services [11].
- Google Colab: Omogoča brezplačen dostop do TPU-jev, zaradi česar je stroškovno učinkovit za majhne projekte ali izobraževalne namene. Vendar pa nima možnosti razširljivosti in prilagajanja, ki so na voljo v Google Cloud [9] [10].
[1] https://stackoverflow.com/questions/67088543/no-difference-in--time-for-cpu-gpu-tpu-usage-incolab
[2] https://cloud.google.com/blog/products/compute/Cloud-Tpu-vms-are-generally-available
[3] https://www.reddit.com/r/machinelearning/comments/hl3bui/google_collab_gpu_vs_tpu_d/
[4] https://openmetal.io/docs/product-guides/private-coloud/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-colab/
[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/nativa_colab/
[11] https://cloud.google.com/tpu/docs/intro-to-tpu