Glavne razlike v stroških med TPU V2 in TPU V3 ležijo v učnih cenah in splošnem uspešnosti.
- TPU V2: Stroški za jedro TPU V2 znašajo približno 6,50 USD na uro od leta 2019 [3]. Pri večjih konfiguracijah, kot je TPU V2 Pod, so lahko stroški bistveno višji, saj 512-jedrni strok stane 384 dolarjev na uro [5].
- TPU V3: Stroški za jedro TPU V3 znašajo približno 8,50 USD na uro od leta 2019 [3]. Novejše cene kažejo, da polni TPU V3 stane približno 4,50 USD na uro [1]. Za večje nastavitve ustrezno lestvica stroškov, vendar so posebne cene POD za TPU V3 nekoliko višje od V2 na uro za manjše konfiguracije [5].
Na splošno TPU V3 ponuja več procesne moči (123 vrhov) v primerjavi s TPU V2 (45 vrhov) [2], kar lahko privede do hitrejših časov izračuna in potencialno nižjih skupnih stroškov za obsežne naloge strojnega učenja kljub višji urni postavi. Vendar je izbira med TPU V2 in V3 odvisna od posebnih potreb projekta in proračunskih omejitev.
Navedbe:[1] https://www.datacamp.com/blog/tpu-vs-gpu-ai
[2] https://community.fs.com/encyclopedia/-Nensor-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-coloud/tpu-vs-gpu-pros-and-cons/
[7] https://news.ycombinator.com/item?id=22195516
[8] https://eng.snap.com/training-models-with-tpus