Lorsque vous comparez l'utilisation des TPU dans Google Cloud à Google Colab, il y a plusieurs coûts supplémentaires à considérer:
1. Coûts de machine virtuelle du moteur de calcul: Google Cloud TPUS nécessite une machine virtuelle de moteur de calcul (VM) pour fonctionner, ce qui entraîne des coûts supplémentaires pour le processeur, la mémoire, le stockage et l'utilisation de mise en réseau. Ces coûts ne sont pas directement associés à l'utilisation des TPU dans Google Colab, car Colab fournit un environnement géré sans avoir besoin de configurer des machines virtuelles [9].
2. Coûts de stockage et de mise en réseau: Google Cloud Frais pour le stockage des données et l'utilisation du réseau, ce qui peut ajouter au coût global. Dans Colab, ces coûts ne sont généralement pas une préoccupation pour les utilisateurs, car il fournit un stockage gratuit et un réseautage dans ses limites [6].
3. Configuration et gestion: avec Google Cloud TPUS, les utilisateurs doivent gérer et configurer leur environnement, ce qui peut impliquer du temps supplémentaire et des coûts potentiellement pour les ressources informatiques. Colab simplifie ce processus en fournissant un environnement prêt à l'emploi [9].
4. Évolutivité et flexibilité: Bien que Google Cloud offre plus de flexibilité et d'évolutivité, cela signifie également que les utilisateurs peuvent entraîner des coûts plus élevés s'ils ont besoin de plus de ressources. Le niveau gratuit de Colab limite l'échelle des projets, mais des options payantes comme Colab Pro + offrent plus de ressources sans la complexité de la gestion d'un environnement cloud [2].
5. Prix préemptable: Google Cloud offre des prix préemptives pour les TPU, ce qui peut être beaucoup moins cher mais présente le risque d'interruptions. Colab n'offre pas les TPU préemptibles directement, mais les utilisateurs pourraient considérer les options préemptives de Google Cloud pour les économies de coûts [7].
Dans l'ensemble, bien que Google Cloud TPUS offre plus de contrôle et d'évolutivité, ils nécessitent une configuration et une gestion supplémentaires, ce qui peut augmenter les coûts par rapport à l'expérience plus rationalisée de Google Colab.
Citations:[1] https://www.dataknobs.com/generativeai/tpu/tpu-gpu-cost.html
[2] https://www.reddit.com/r/googlecolab/comments/14h2ap4/can_anyone_please_tell_me_how_many_compute_units/
[3] https://www.reddit.com/r/machinelearning/comments/epx5vg/d_google_cloud_tpu_pod_pricing_grid_a_512core_tpu/
[4] https://openmetal.io/docs/product-guides/private-cloud/tpu-vs-gpu-pros-and-cons/
[5] https://cloud.google.com/tpu
[6] https://stackoverflow.com/questions/67063455/google-cloud-storage-for-google-colab-pricing
[7] https://cloudplatform.googleblog.com/2018/06/cloud-tpu-nowofers-preemptible-pricing-and-global-availabilité.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-functions/