Home Arrow Icon Knowledge base Arrow Icon Global Arrow Icon Ali obstajajo dodatni stroški, povezani z uporabo TPU -jev v Google Cloud v primerjavi z Google Colab


Ali obstajajo dodatni stroški, povezani z uporabo TPU -jev v Google Cloud v primerjavi z Google Colab


Pri primerjavi uporabe TPU -jev v Google Cloud z Google Colab je treba upoštevati več dodatnih stroškov:

1. Compute Engine VM Stroški: Google Cloud TPU -jem zahteva obratovanje Compute Engine Virtual Machine (VM), ki ima dodatne stroške za CPU, pomnilnik, pomnilnik in porabo omrežja. Ti stroški niso neposredno povezani z uporabo TPU -jev v Google Colabu, saj Colab zagotavlja upravljano okolje, ne da bi potrebovali nastavitev VMS [9].

2. Stroški za shranjevanje in omrežje: Google Cloud stroški za shranjevanje podatkov in porabo omrežja, kar lahko doda skupne stroške. V Colabu ti stroški na splošno ne skrbijo za uporabnike, saj zagotavlja brezplačno shranjevanje in mreženje v svojih mejah [6].

3. Nastavitev in upravljanje: Z Google Cloud TPU -jem morajo uporabniki upravljati in nastaviti svoje okolje, kar lahko vključuje dodatne in potencialno stroške za IT vire. Colab poenostavi ta postopek z zagotavljanjem okolja, ki je pripravljeno za uporabo [9].

4. razširljivost in prilagodljivost: Medtem ko Google Cloud ponuja večjo prilagodljivost in razširljivost, pomeni tudi, da lahko uporabniki povzročijo večje stroške, če potrebujejo več virov. Kolabska brezplačna stopnja omejuje obseg projektov, vendar plačane možnosti, kot je Colab Pro+, ponujajo več virov brez zapletenosti upravljanja v oblačnem okolju [2].

5. Prebitljive cene: Google Cloud ponuja zaprte cene za TPU, kar je lahko bistveno cenejše, vendar ima tveganje za prekinitve. Colab ne ponuja neposredno vnaprejšnjega TPU -ja, vendar lahko uporabniki upoštevajo vnaprejšnje možnosti Google Cloud za prihranke stroškov [7].

Na splošno, čeprav Google Cloud TPUS ponuja več nadzora in razširljivosti, potrebujejo dodatno nastavitev in upravljanje, kar lahko poveča stroške v primerjavi z bolj racionalizirano izkušnjo Google Colaba.

Navedbe:
[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-coloud/tpu-vs-gpu-pros-and-cons/
[5] https://cloud.google.com/tpu
[6] https://stackoverflow.com/questions/67063455/google-cloud-storage-for-google-colab-tpu-pnaing
[7] https://cloudplatform.googleblog.com/2018/06/cloud-Tpu-now-offers-preempble-prining-and-global-availbable.html
[8] https://cloud.google.com/tpu/docs/quota
[9] https://www.syntio.net/sl/labs-musings/machine-learning-on-gcp-cloud-tpu-vs-coloud-functions/