عند مقارنة استخدام TPUs في Google Cloud و Google Colab ، هناك العديد من التكاليف الإضافية التي يجب مراعاتها:
1. حساب تكاليف المحرك VM: تتطلب Google Cloud TPUs جهازًا افتراضيًا للمحرك (VM) للعمل ، والذي يتحمل تكاليف إضافية لوحدة المعالجة المركزية والذاكرة والتخزين واستخدام الشبكات. لا ترتبط هذه التكاليف مباشرة باستخدام TPUs في Google Colab ، حيث توفر Colab بيئة مُدارة دون الحاجة إلى إعداد VMs [9].
2. تكاليف التخزين والشبكات: رسوم Google Cloud لتخزين البيانات واستخدام الشبكة ، والتي يمكن أن تضيف إلى التكلفة الإجمالية. في كولاب ، لا تشكل هذه التكاليف عمومًا مصدر قلق للمستخدمين ، حيث توفر تخزينًا وشبكات مجانية ضمن حدودها [6].
3. الإعداد والإدارة: مع Google Cloud TPUs ، يحتاج المستخدمون إلى إدارة وإعداد بيئتهم ، والتي يمكن أن تتضمن وقتًا إضافيًا وتكاليف محتملة لموارد تكنولوجيا المعلومات. يقوم كولاب بتبسيط هذه العملية من خلال توفير بيئة جاهزة للاستخدام [9].
4. قابلية التوسع والمرونة: في حين توفر Google Cloud مزيدًا من المرونة وقابلية التوسع ، فهذا يعني أيضًا أن المستخدمين يمكن أن يتحملوا تكاليف أعلى إذا كانوا بحاجة إلى مزيد من الموارد. تحد الطبقة المجانية لـ Colab من حجم المشاريع ، ولكن الخيارات المدفوعة مثل Colab Pro+ توفر المزيد من الموارد دون تعقيد إدارة البيئة السحابية [2].
5. التسعير الاستباقي: توفر Google Cloud تسعيرًا مسبقًا لـ TPUs ، والتي يمكن أن تكون أرخص بكثير ولكنها تأتي مع خطر الانقطاعات. لا يقدم Colab TPUs المسبق مباشرة ، ولكن قد يفكر المستخدمون في خيارات Google Cloud المستقرة لتوفير التكاليف [7].
بشكل عام ، على الرغم من أن Google Cloud TPUs توفر مزيدًا من التحكم وقابلية التوسع ، إلا أنها تتطلب إعدادًا وإدارة إضافيين ، مما قد يؤدي إلى زيادة التكاليف مقارنة بالتجربة الأكثر تبسيطًا لـ Google Colab.
الاستشهادات:[1] https://www.dataknobs.com/generativeai/tpu/tpu-gpu-cost.html
[2]
[3] https://www.reddit.com/r/machinelearning/comments/epx5vg/d_google_cloud_tpu_pod_pring_grid_a_512core_tpu/
[4] https://openmetal.io/docs/product-guides/private-cloud/tpu-vs-gpu-pros--cons/
[5] https://cloud.google.com/tpu
[6] https://stackoverflow.com/questions/67063455/google-cloud-foric-for-google-wolab-tpu-pring
[7] https://cloudplatform.googleblog.com/2018/06/cloud-tpu-now-Offers-Prepemberible-pricing-and-global-available.html
[8] https://cloud.google.com/tpu/docs/quota
[9] https://www.syntio.net/en/labs-musings/machine-learning-on-gcp-cloud-tpu-vs-cloud-function/