Home Arrow Icon Knowledge base Arrow Icon Global Arrow Icon كيف تقارن تكلفة TPUs في Google Cloud بشراء وصيانة أجهزة TPU الخاصة بك


كيف تقارن تكلفة TPUs في Google Cloud بشراء وصيانة أجهزة TPU الخاصة بك


تتضمن مقارنة تكلفة استخدام Google Cloud TPUs لشراء وصيانة أجهزة TPU الخاصة بك عدة عوامل:

1. تكاليف TPU السحابية: تتوفر Google Cloud TPUs كخدمة سحابية ، مما يعني أنك تدفع فقط للوقت الذي تستخدمه. تختلف التكلفة عن طريق إصدار TPU والتزام الاستخدام. على سبيل المثال ، تكلف TPU V2 POD 512 نواة 384 دولارًا في الساعة عند الطلب ، مع خصومات كبيرة للالتزامات طويلة الأجل-2.1 مليون دولار سنويًا لالتزام لمدة عام و 4.5 مليون دولار لمدة ثلاث سنوات [1]. يمكن أن يكلف أحدث TPU V4 حوالي 8 دولارات في الساعة لكل شريحة ، ويمكن أن تصل التكوينات واسعة النطاق مثل TPU V4-POD إلى 32200 دولار في الساعة [2] [3].

2. شراء الأجهزة الخاصة والحفاظ عليها: لا يتم بيع TPUs بشكل فردي للاستخدام الشخصي ؛ وهي متوفرة فقط من خلال الخدمات السحابية مثل Google Cloud. ومع ذلك ، يمكنك مقارنة ذلك لشراء وحدات معالجة الرسومات عالية الأداء ، والتي يتم استخدامها بشكل شائع في مهام مماثلة. يمكن أن تكلف وحدات معالجة الرسومات الراقية مثل NVIDIA V100 أو A100 ما بين 8000 دولار و 15000 دولار لكل وحدة [2]. بالإضافة إلى ذلك ، فإن الحفاظ على الأجهزة الخاصة بك ينطوي على تكاليف مستمرة كبيرة للطاقة والتبريد ، والموظفين ، والموظفين [7].

3. اعتبارات التكلفة: للاستخدام المتكرر أو المستمر ، قد يكون شراء الأجهزة الخاصة بك أكثر فعالية من حيث التكلفة ، خاصة عند النظر في التكلفة الإجمالية للملكية ، بما في ذلك النفقات التشغيلية. ومع ذلك ، بالنسبة للمشاريع العرضية أو الصغيرة ، يمكن أن تكون الخدمات السحابية مثل Google Cloud TPUs أكثر اقتصادا بسبب عدم وجود تكاليف رأسمالية مقدمة والقدرة على التوسع حسب الحاجة [7].

باختصار ، على الرغم من أن Cloud TPUs توفر المرونة وقابلية التوسع دون تكاليف الأجهزة المقدمة ، فإن شراء الأجهزة الخاصة بك (مثل وحدات معالجة الرسومات عالية الأداء) أكثر فعالية من حيث التكلفة للاستخدام المكثف على المدى الطويل ، مع الأخذ في الاعتبار النفقات الأولية والتشغيلية.

الاستشهادات:
[1] https://www.reddit.com/r/machinelearning/comments/epx5vg/d_google_cloud_tpu_pod_pring_grid_a_512core_tpu/
[2] https://www.datacamp.com/blog/tpu-vs-gpu-ai
[3]
[4]
[5] https://cloud.google.com/tpu
[6]
[7] https://www.dataknobs.com/generativeai/tpu/tpu-gpu-cost.html
[8] https://cloud.google.com/tpu/docs/intro-to-tpu
[9)