Home Arrow Icon Knowledge base Arrow Icon Global Arrow Icon Hvordan sammenligner omkostningerne ved TPU'er i Google Cloud med køb og vedligeholdelse af din egen TPU -hardware


Hvordan sammenligner omkostningerne ved TPU'er i Google Cloud med køb og vedligeholdelse af din egen TPU -hardware


Sammenligning af omkostningerne ved at bruge Google Cloud TPU'er til køb og vedligeholdelse af din egen TPU -hardware involverer flere faktorer:

1. Cloud TPU -omkostninger: Google Cloud TPU'er er tilgængelige som en cloud -service, hvilket betyder, at du kun betaler for den tid, du bruger dem. Omkostningerne varierer efter TPU -version og brugsforpligtelse. For eksempel koster en 512-core TPU V2 POD $ 384 pr. Time on-demand, med betydelige rabatter for langsigtede forpligtelser $ 2,1 millioner om året for et års tilsagn og $ 4,5 millioner i tre år [1]. Den seneste TPU V4 kan koste cirka $ 8 pr. Time pr. Chip, og store konfigurationer som en TPU V4-POD kan nå $ 32.200 per time [2] [3].

2. køb og vedligeholdelse af egen hardware: TPU'er sælges ikke individuelt til personlig brug; De er kun tilgængelige gennem skytjenester som Google Cloud. Du kan dog sammenligne dette med at købe højtydende GPU'er, der ofte bruges til lignende opgaver. High-end GPU'er som NVIDIA V100 eller A100 kan koste mellem $ 8.000 og $ 15.000 pr. Enhed [2]. Derudover involverer vedligeholdelse af din egen hardware betydelige løbende omkostninger til strøm, afkøling, det overhead og personale [7].

3. Omkostningsovervejelser: Til hyppig eller kontinuerlig brug kan køb og vedligeholdelse af din egen hardware være mere omkostningseffektiv i det lange løb, især når man overvejer de samlede ejerskabsomkostninger, inklusive driftsudgifter. For lejlighedsvise eller småskala-projekter kan cloud-tjenester som Google Cloud TPU'er imidlertid være mere økonomiske på grund af manglen på omkostninger på forhånd og evnen til at skalere efter behov [7].

Sammenfattende, mens Cloud TPU'er tilbyder fleksibilitet og skalerbarhed uden forhåndshardwareomkostninger, kan køb og vedligeholdelse af din egen hardware (såsom GPU'er med højtydende) være mere omkostningseffektivt til langvarig, intensiv brug under hensyntagen til både indledende og operationelle udgifter.

Citater:
[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-i
[3] https://www.chaotropy.com/why-googles-tpus-are-no-match-for-nvidia-gpus/
[4] https://www.androidpolice.com/what-are-google-cloud-tpus/
[5] https://cloud.google.com/tpu
)
[7] https://www.dataknobs.com/generatiiveai/tpu/tpu-gpu-cost.html
[8] https://cloud.google.com/tpu/docs/intro-to-tpu
)