Home Arrow Icon Knowledge base Arrow Icon Global Arrow Icon Kuinka TPU: n kustannukset Google Cloudissa verrataan oman TPU -laitteiston ostamiseen ja ylläpitämiseen


Kuinka TPU: n kustannukset Google Cloudissa verrataan oman TPU -laitteiston ostamiseen ja ylläpitämiseen


Google Cloud TPU: n käytön kustannusten vertaaminen oman TPU -laitteiston ostamiseen ja ylläpitämiseen liittyy useita tekijöitä:

1. Cloud TPU -kustannukset: Google Cloud TPU: t ovat käytettävissä pilvipalveluna, mikä tarkoittaa, että maksat vain niiden käyttämästäsi ajasta. Kustannukset vaihtelevat TPU -version ja käyttösitoumuksen mukaan. Esimerkiksi 512-ytimen TPU V2 POD maksaa 384 dollaria tunnissa tilauksesta, ja sillä on merkittäviä alennuksia pitkäaikaisista sitoumuksista 2,1 miljoonaa dollaria vuodessa yhden vuoden sitoumuksesta ja 4,5 miljoonaa dollaria kolmen vuoden ajan [1]. Viimeisin TPU V4 voi maksaa noin 8 dollaria tunnissa sirua kohti, ja TPU V4-POD: n kaltaiset suuret kokoonpanot voivat saavuttaa 32 200 dollaria tunnissa [2] [3].

2. Oman laitteiston ostaminen ja ylläpitäminen: TPU: ta ei myydä henkilökohtaisesti henkilökohtaista käyttöä varten; Ne ovat saatavilla vain pilvipalvelujen, kuten Google Cloudin, kautta. Voit kuitenkin verrata tätä korkean suorituskyvyn GPU: n ostamiseen, joita käytetään yleisesti samanlaisissa tehtävissä. Huippuluokan GPU: t, kuten NVIDIA V100 tai A100, voivat maksaa välillä 8 000–15 000 dollaria yksikköä kohti [2]. Lisäksi oman laitteistosi ylläpitämiseen liittyy merkittäviä jatkuvia kustannuksia, jäähdytys, IT -yleiskustannukset ja henkilöstö [7].

3. Kustannusnäkökohdat: Useiden tai jatkuvan käytön osalta omien laitteistojen ostaminen ja ylläpitäminen saattaa olla kustannustehokkaampaa pitkällä tähtäimellä, varsinkin kun otetaan huomioon omistuskustannukset, mukaan lukien operatiiviset kulut. Satunnaisten tai pienimuotoisten projektien kohdalla pilvipalvelut, kuten Google Cloud TPU: t, voivat kuitenkin olla taloudellisempia johtuen etukäteen pääomakustannuksista ja kyvystä skaalata tarpeen mukaan [7].

Yhteenvetona voidaan todeta, että Cloud TPU: t tarjoavat joustavuutta ja skaalautuvuutta ilman etukäteen laitteistokustannuksia, oman laitteiston (kuten korkean suorituskyvyn GPU: n) ostaminen ja ylläpitäminen voi olla kustannustehokkaampaa pitkäaikaiseen, intensiiviseen käyttöön ottaen huomioon sekä alkuperäiset että toimintakustannukset.

Viittaukset:
[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
.
[4] https://www.androidpolice.com/what-are-google-cloud-tpus/
[5] https://cloud.google.com/tpu
.
[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-offers