TPU V2とTPU V3のコストの主な違いは、1時間ごとの価格設定と全体的なパフォーマンスにあります。
-TPU V2:TPU V2コアのコストは、2019年の時点で1時間あたり約6.50ドルです[3]。 TPU V2 PODなどの大規模な構成の場合、コストは大幅に高く、512コアPODの費用は時速384ドルです[5]。
-TPU V3:TPU V3コアのコストは、2019年の時点で1時間あたり約8.50ドルです[3]。より最近の価格は、完全なTPU V3の費用が1時間あたり約4.50ドルであることを示しています[1]。大規模なセットアップの場合、コストはそれに応じて拡大しますが、TPU V3の特定のPOD価格設定は、より小さな構成の場合、1時間ごとにV2よりわずかに高くなります[5]。
一般に、TPU V3は、TPU V2(45 TOPS)[2]と比較してより多くの処理能力(123トップ)を提供します。これにより、計算時間が速くなり、1時間ごとの料金が高いにもかかわらず大規模な機械学習タスクの全体的なコストが削減されます。ただし、TPU V2とV3の選択は、特定のプロジェクトのニーズと予算の制約に依存します。
引用:[1] https://www.datacamp.com/blog/tpu-vs-gpu-ai
[2] https://community.fs.com/encyclopedia/-tensor-processing-unit-tpu-.html
[3] https://www.dataknobs.com/generativeai/tpu/tpu-gpu-cost.html
[4] https://cloud.google.com/tpu/docs/quota
[5] https://www.reddit.com/r/machinelearning/comments/epx5vg/d_google_cloud_tpu_pod_pricing_grid_a_512core_tpu/
[6] https://openmetal.io/docs/product-guides/private-cloud/tpu-vs-gpu-pros-an-cons/
[7] https://news.ycombinator.com/item?id=22195516
[8] https://eng.snap.com/training-models-with-tpus