Galvenās izmaksu atšķirības starp TPU V2 un TPU V3 ir viņu stundas cenu noteikšana un kopējais sniegums.
- TPU V2: TPU V2 kodola izmaksas no 2019. gada ir aptuveni 6,50 USD stundā [3]. Lielākiem konfigurācijām, piemēram, TPU V2 POD, izmaksas var būt ievērojami augstākas, ar 512 kodolu podi, kas maksā 384 USD stundā [5].
- TPU V3: TPU V3 kodola izmaksas no 2019. gada ir aptuveni USD 8,50 stundā [3]. Jaunāka cenu noteikšana norāda, ka pilns TPU V3 maksā apmēram 4,50 USD stundā [1]. Lielākiem iestatījumiem attiecīgi izmaksu skala, bet īpaša TPU V3 POD cenu noteikšana ir nedaudz augstāka par V2 stundā mazākām konfigurācijām [5].
Kopumā TPU V3 piedāvā lielāku apstrādes jaudu (123 top), salīdzinot ar TPU V2 (45 top) [2], kas var izraisīt ātrāku aprēķināšanas laiku un potenciāli zemākas kopējās izmaksas liela mēroga mašīnmācīšanās uzdevumiem, neskatoties uz augstāku stundas likmi. Tomēr izvēle starp TPU V2 un V3 ir atkarīga no īpašām projekta vajadzībām un budžeta ierobežojumiem.
Atsauces:[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