Google Cloud'da TPU'ların kullanımını Google Colab ile karşılaştırırken, dikkate alınması gereken birkaç ek maliyet vardır:
1. Hesaplama Motoru VM Maliyetleri: Google Cloud TPU'lar, CPU, bellek, depolama ve ağ kullanımı için ek maliyetlere neden olan çalıştırmak için bir hesaplama motoru sanal makinesi (VM) gerektirir. Bu maliyetler, VMS kurmaya gerek kalmadan yönetilen bir ortam sağladığı için Google Colab'da TPU'ların kullanılması ile doğrudan ilişkili değildir [9].
2. Depolama ve ağ maliyetleri: Veri depolama ve ağ kullanımı için Google Cloud ücretleri, genel maliyete katkıda bulunabilir. Colab'da, bu maliyetler genellikle kullanıcılar için bir endişe kaynağı değildir, çünkü sınırları dahilinde ücretsiz depolama ve ağ oluşturur [6].
3. Kurulum ve Yönetim: Google Cloud TPU'larla, kullanıcıların çevrelerini yönetmeleri ve kurmaları gerekir, bu da BT kaynakları için ek zaman ve potansiyel olarak maliyet içerebilir. Colab, kullanıma hazır bir ortam sağlayarak bu işlemi basitleştirir [9].
4. Ölçeklenebilirlik ve esneklik: Google Cloud daha fazla esneklik ve ölçeklenebilirlik sunsa da, kullanıcıların daha fazla kaynağa ihtiyaç duydukları takdirde daha yüksek maliyetlere neden olabileceği anlamına gelir. Colab'ın ücretsiz katmanı projelerin ölçeğini sınırlar, ancak Colab Pro+ gibi ücretli seçenekler, bir bulut ortamını yönetme karmaşıklığı olmadan daha fazla kaynak sunar [2].
5. Öngörülebilir Fiyatlandırma: Google Cloud, TPU'lar için önemli ölçüde daha ucuz olabilen ancak kesinti riski ile birlikte gelen öngörülebilir fiyatlandırma sunar. Colab doğrudan öngörülebilir TPU'lar sunmaz, ancak kullanıcılar Google Cloud'un maliyet tasarrufu için önleyici seçeneklerini düşünebilir [7].
Genel olarak, Google Cloud TPU'lar daha fazla kontrol ve ölçeklenebilirlik sunarken, Google Colab'ın daha akıcı deneyimine kıyasla maliyetleri artırabilecek ek kurulum ve yönetim gerektirirler.
Alıntılar:[1] https://www.dataknobs.com/generativeai/tpu/tpu-gpu-cost.html
[2] https://www.reddit.com/r/googlecolab/comments/14h2AP4/Can_Oyone_Llease_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-dons//
[5] https://cloud.google.com/tpu
[6] https://stackoverflow.com/questions/67063455/google-cloud-porage-for-google-colab-tpu-
[7] https://cloudplatform.googleblog.com/2018/06/cloud-tpu-now-swers-preemple-pring-and-global-evailable.html
[8] https://cloud.google.com/tpu/docs/quota
[9] https://www.syntio.net/en/labs-musings/machine-rearning-ongcp-cloud-tpu-vs-cloud-fonctions/