Home Arrow Icon Knowledge base Arrow Icon Global Arrow Icon Jak jsou náklady na TPU v Google Cloud ve srovnání s nákupem a údržbou vlastního hardwaru TPU


Jak jsou náklady na TPU v Google Cloud ve srovnání s nákupem a údržbou vlastního hardwaru TPU


Porovnání nákladů na používání Google Cloud TPU s nákupem a údržbou vlastního hardwaru TPU zahrnuje několik faktorů:

1. Cloud TPU Náklady: Google Cloud TPU jsou k dispozici jako cloudová služba, což znamená, že platíte pouze za čas, kdy je používáte. Náklady se liší podle verze TPU a závazku použití. Například 512-jádro-core TPU V2 POD stojí 384 $ za hodinu na vyžádání, s významnými slevami za dlouhodobé závazky 2,1 milionu USD ročně za jednoletý závazek a 4,5 milionu USD za tři roky [1]. Nejnovější TPU V4 může stát přibližně 8 $ za hodinu na čip a rozsáhlé konfigurace, jako je TPU V4-POD, mohou dosáhnout 32 200 $ za hodinu [2] [3].

2. nákup a údržba vlastního hardwaru: TPU se neprodávají jednotlivě pro osobní použití; Jsou k dispozici pouze prostřednictvím cloudových služeb, jako je Google Cloud. Můžete to však porovnat s nákupem vysoce výkonných GPU, které se běžně používají pro podobné úkoly. High-end GPU, jako je NVIDIA V100 nebo A100, mohou stát 8 000 až 15 000 $ za jednotku [2]. Kromě toho udržování vlastního hardwaru zahrnuje významné pokračující náklady na energii, chlazení, režii a personál [7].

3. Úvahy o nákladech: Pro časté nebo nepřetržité používání může být nákup a udržování vlastního hardwaru z dlouhodobého hlediska nákladově efektivnější, zejména při zvažování celkových nákladů na vlastnictví, včetně provozních nákladů. U příležitostných nebo malých projektů však mohou být cloudové služby, jako je Google Cloud TPU, ekonomičtější kvůli nedostatku počátečních kapitálových nákladů a schopnosti škálovat podle potřeby [7].

Stručně řečeno, zatímco Cloud TPU nabízejí flexibilitu a škálovatelnost bez nákladů na hardware předem, nákup a údržbu vlastního hardwaru (například vysoce výkonných GPU) může být nákladově efektivnější pro dlouhodobé intenzivní použití, s ohledem na počáteční i provozní výdaje.

Citace:
[1] https://www.reddit.com/r/machinelearning/comments/epx5vg/d_google_cloud_tpu_pod_pricing_grid_a_512core_tpu/
[2] https://www.datacamp.com/blog/tpu-vs-gpu-ai
[3] https://www.chaotropy.com/why-googles-tpus-are-no-maatch-for-nvidias-gpus/
[4] https://www.androidpolice.com/what-are-google-cloud-tpus/
[5] https://cloud.google.com/tpu
[6] https://www.syntio.net/en/labs-musings/machine-learning-on-gcp-cloud-tpu-vs-cloud-functions/
[7] https://www.dataknobs.com/generativeai/tpU/tpu-gpu-cost.html
[8] https://cloud.google.com/tpu/docs/intro-to-tpu
[9] https://cloudplatform.googleblog.com/2018/06/cloud-tpu-now-osters-preemptible-priging-and-global-ivailability.html