Kui võrrelda TPU -de kasutamist Google Cloudis Google Colabiga, tuleb kaaluda mitmeid lisakulusid:
1. Arvutage mootori VM kulud: Google Cloud TPU -d nõuavad töötamiseks arvutusmootori virtuaalset masinat (VM), mis kannab lisakulusid CPU, mälu, salvestusruumi ja võrgustiku kasutamise jaoks. Neid kulusid ei seostata otseselt TPU kasutamisega Google COLAB -is, kuna Colab pakub hallatud keskkonda ilma VMS -i seadmise vajaduseta [9].
2. Salvestus- ja võrgukulud: Google Cloud võtab tasude salvestamise ja võrgu kasutamise eest, mis võib lisada kogukulu. COLAB -is ei ole need kulud kasutajate jaoks üldiselt murettekitavad, kuna see pakub oma piirides tasuta salvestusruumi ja võrkude loomist [6].
3. Seadistamine ja haldus: Google Cloud TPU -dega peavad kasutajad haldama ja seadistama oma keskkonda, mis võib hõlmata täiendavaid aega ja potentsiaalselt IT -ressursside kulusid. COLAB lihtsustab seda protsessi, pakkudes kasutusvalmis keskkonda [9].
4. Mastaapsus ja paindlikkus: kuigi Google Cloud pakub suuremat paindlikkust ja mastaapsust, tähendab see ka seda, et kasutajad saavad rohkem kulusid, kui nad vajavad rohkem ressursse. COLABi tasuta aste piirab projektide ulatust, kuid tasulised võimalused nagu Colab Pro+ pakuvad rohkem ressursse ilma pilvekeskkonna haldamise keerukuseta [2].
5. Ennetav hinnakujundus: Google Cloud pakub TPU -dele ennetavat hinnakujundust, mis võib olla märkimisväärselt odavam, kuid millega kaasneb katkestuste oht. COLAB ei paku otseselt ennetavaid TPU -sid, kuid kasutajad võiksid kaaluda Google Cloud ennetavaid kulude kokkuhoiu võimalusi [7].
Ehkki Google Cloud TPU -d pakuvad rohkem kontrolli ja mastaapsust, vajavad nad täiendavat seadistamist ja juhtimist, mis võib kulusid suurendada võrreldes Google Colabi sujuvama kogemusega.
Tsitaadid:[1] https://www.dataknobs.com/generativeai/tpu/tpu-gpu-cost.html
]
]
[4] https://openmetal.io/docs/product-guides/private-cloud/tpu-vs-gpu-pros-and-cons/
[5] https://cloud.google.com/tpu
]
]
[8] https://cloud.google.com/tpu/docs/quota
]