Główne różnice w kosztach między TPU V2 i TPU V3 leżą w ich godzinowej cenie i ogólnej wydajności.
- TPU V2: Koszt rdzenia TPU V2 wynosi około 6,50 USD za godzinę od 2019 r. [3]. W przypadku większych konfiguracji, takich jak TPU V2 Pod, koszt może być znacznie wyższy, a 512-rdzeniowy POD kosztuje 384 USD za godzinę [5].
- TPU V3: Koszt rdzenia TPU V3 wynosi około 8,50 USD za godzinę od 2019 r. [3]. Nowsze ceny wskazują, że pełny TPU V3 kosztuje około 4,50 USD za godzinę [1]. W przypadku większych konfiguracji odpowiednio skala kosztów, ale konkretne wyceny POD dla TPU V3 są nieco wyższe niż V2 co godzinę dla mniejszych konfiguracji [5].
Ogólnie rzecz biorąc, TPU V3 oferuje większą moc obliczeniową (123 szczyty) w porównaniu z TPU V2 (45 szczytów) [2], co może prowadzić do szybszych czasów obliczeń i potencjalnie niższych ogólnych kosztów zadań uczenia maszynowego na dużą skalę pomimo wyższej stawki godzinowej. Jednak wybór między TPU V2 i V3 zależy od konkretnych potrzeb projektowych i ograniczeń budżetowych.
Cytaty:[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_spling_grid_a_512core_tpu/
[6] https://openmetal.io/docs/product-guides/private-floud/tpu-vs-gpu-pros--cons/
[7] https://news.ycombinator.com/item?id=22195516
[8] https://eng.snap.com/training-models-with-tpus