Hovedforskjellene i kostnadene mellom TPU V2 og TPU V3 ligger i deres times priser og generelle ytelse.
- TPU V2: Kostnaden for en TPU V2 -kjerne er omtrent $ 6,50 per time fra 2019 [3]. For større konfigurasjoner som en TPU V2-pod, kan kostnadene være betydelig høyere, med en 512-core pod som koster $ 384 per time [5].
- TPU V3: Kostnaden for en TPU V3 -kjerne er rundt $ 8,50 per time fra 2019 [3]. Nyere priser indikerer at en full TPU V3 koster omtrent $ 4,50 per time [1]. For større oppsett skaler kostnadene deretter, men spesifikk POD -priser for TPU V3 er litt høyere enn V2 på timesbasis for mindre konfigurasjoner [5].
Generelt tilbyr TPU V3 mer prosesseringskraft (123 topper) sammenlignet med TPU V2 (45 topper) [2], noe som kan føre til raskere beregningstider og potensielt lavere totale kostnader for storskala maskinlæringsoppgaver til tross for den høyere timeprisen. Valget mellom TPU V2 og V3 avhenger imidlertid av spesifikke prosjektbehov og budsjettbegrensninger.
Sitasjoner:[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-and-cons/
[7] https://news.ycombinator.com/item?id=22195516
[8] https://eng.snap.com/training-models-with-tpus