Google Cloud의 TPU 사용을 Google Colab과 비교할 때 다음과 같은 추가 비용이 있습니다.
1. 엔진 컴퓨팅 엔진 VM 비용 : Google Cloud TPU는 CPU, 메모리, 스토리지 및 네트워킹 사용에 대한 추가 비용이 발생하는 컴퓨팅 엔진 가상 머신 (VM)이 필요합니다. Colab은 VMS를 설정할 필요없이 관리되는 환경을 제공하기 때문에 이러한 비용은 Google Colab에서 TPU 사용과 직접 관련이 없습니다 [9].
2. 스토리지 및 네트워킹 비용 : 데이터 저장 및 네트워크 사용에 대한 Google 클라우드 요금으로 전체 비용을 추가 할 수 있습니다. Colab에서는 이러한 비용은 일반적으로 사용자에게는 관심이 없으며, 한계 내에서 무료 스토리지 및 네트워킹을 제공하기 때문에 [6].
3. 설정 및 관리 : Google Cloud TPU의 경우 사용자는 환경을 관리하고 설정해야하며 추가 시간과 IT 리소스 비용이 포함될 수 있습니다. Colab은 즉시 사용 가능한 환경을 제공 하여이 과정을 단순화합니다 [9].
4. 확장 성과 유연성 : Google Cloud는 더 많은 유연성과 확장 성을 제공하지만 사용자가 더 많은 리소스가 필요한 경우 더 높은 비용을 발생시킬 수 있음을 의미합니다. Colab의 무료 계층은 프로젝트 규모를 제한하지만 Colab Pro+와 같은 유료 옵션은 클라우드 환경 관리의 복잡성없이 더 많은 리소스를 제공합니다 [2].
5. 선점 적 가격 : Google Cloud는 TPU에 대한 사전 예약 가격을 제공하며, 이는 훨씬 저렴하지만 중단의 위험이 있습니다. Colab은 선제 적 TPU를 직접 제공하지 않지만 사용자는 비용 절감에 대한 Google Cloud의 선점 옵션을 고려할 수 있습니다 [7].
전반적으로 Google Cloud TPU는 더 많은 제어 및 확장 성을 제공하지만 추가 설정 및 관리가 필요하므로 Google Colab의 간소화 된 경험에 비해 비용을 증가시킬 수 있습니다.
인용 :[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-bons/
[5] https://cloud.google.com/tpu
[6] https://stackoverflow.com/questions/67063455/google-cloud-storage-for-google-colab-tpu-pu- ricing
[7] https://cloudplatform.googleblog.com/2018/06/cloud-tpu-now-pre-prementible-bring-and-global-avaveability.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/