Home Arrow Icon Knowledge base Arrow Icon Global Arrow Icon Wie sind die Kosten für TPUs in Google Cloud zum Kauf und Wartung Ihrer eigenen TPU -Hardware im Vergleich


Wie sind die Kosten für TPUs in Google Cloud zum Kauf und Wartung Ihrer eigenen TPU -Hardware im Vergleich


Der Vergleich der Kosten für die Verwendung von Google Cloud TPUs mit dem Kauf und der Wartung Ihrer eigenen TPU -Hardware umfasst mehrere Faktoren:

1. Cloud -TPU -Kosten: Google Cloud TPUs sind als Cloud -Dienst verfügbar, dh Sie zahlen nur für die Zeit, in der Sie sie verwenden. Die Kosten variieren je nach TPU -Version und Nutzungsverpflichtung. Beispielsweise kostet ein TPU V2-POD von 512-Core-TPU V2 384 USD pro Stunde auf Nachfrage, mit erheblichen Rabatten für langfristige Verpflichtungen pro Jahr für eine einjährige Verpflichtung und 4,5 Millionen US-Dollar für drei Jahre [1]. Der neueste TPU V4 kann ungefähr 8 USD pro Stunde pro Chip kosten, und groß angelegte Konfigurationen wie ein TPU V4-Pod können 32.200 USD pro Stunde erreichen [2] [3].

2. Kauf und Wartung eigener Hardware: TPUs werden nicht einzeln für den persönlichen Gebrauch verkauft. Sie sind nur über Cloud -Dienste wie Google Cloud verfügbar. Sie können dies jedoch mit dem Kauf von Hochleistungs-GPUs vergleichen, die üblicherweise für ähnliche Aufgaben verwendet werden. High-End-GPUs wie der NVIDIA V100 oder A100 können zwischen 8.000 und 15.000 USD pro Einheit kosten [2]. Darüber hinaus beinhaltet die Aufrechterhaltung Ihrer eigenen Hardware erhebliche laufende Kosten für Strom, Kühlung, Overhead und Personal [7].

3.. Kostenüberlegungen: Für die häufige oder kontinuierliche Verwendung kann der Kauf und die Wartung Ihrer eigenen Hardware auf lange Sicht kostengünstiger sein, insbesondere bei der Prüfung der Gesamtbetriebskosten, einschließlich der Betriebskosten. Für gelegentliche oder kleine Projekte können Cloud-Dienste wie Google Cloud TPUs aufgrund des Mangels an Kapitalkosten im Voraus und der Skalierung bei Bedarf wirtschaftlicher sein [7].

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Cloud-TPUs Flexibilität und Skalierbarkeit ohne Hardwarekosten im Voraus bieten, der Kauf und die Wartung Ihrer eigenen Hardware (wie GPUs mit Hochleistungs-GPUs) für den langfristigen, intensiveren Gebrauch unter Berücksichtigung der anfänglichen und operativen Kosten kostengünstiger sein kann.

Zitate:
[1] https://www.reddit.com/r/machinelearning/commentments/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-match-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-ongcp-cp-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-offers-preemptible-pricing-and-global-avacability.html