Home Arrow Icon Knowledge base Arrow Icon Global Arrow Icon Πώς συγκρίνεται το κόστος των TPU στο Google Cloud με την αγορά και τη διατήρηση του δικού σας υλικού TPU


Πώς συγκρίνεται το κόστος των TPU στο Google Cloud με την αγορά και τη διατήρηση του δικού σας υλικού TPU


Συγκρίνοντας το κόστος χρήσης TPU του Google Cloud για την αγορά και τη διατήρηση του δικού σας υλικού TPU περιλαμβάνει διάφορους παράγοντες:

1. Κόστος Cloud TPU: Το Google Cloud TPU είναι διαθέσιμο ως υπηρεσία σύννεφων, που σημαίνει ότι πληρώνετε μόνο για το χρόνο που τα χρησιμοποιείτε. Το κόστος ποικίλλει ανάλογα με την έκδοση TPU και τη δέσμευση χρήσης. Για παράδειγμα, ένα 512-πυρήνα TPU V2 POD κοστίζει 384 δολάρια ανά ώρα κατά παραγγελία, με σημαντικές εκπτώσεις για μακροπρόθεσμες δεσμεύσεις 2,1 εκατομμυρίων δολαρίων ετησίως για δέσμευση ενός έτους και 4,5 εκατομμύρια δολάρια για τρία χρόνια [1]. Το τελευταίο TPU V4 μπορεί να κοστίσει περίπου 8 δολάρια ανά ώρα ανά τσιπ, ενώ οι διαμορφώσεις μεγάλης κλίμακας, όπως το TPU V4-POD, μπορούν να φτάσουν στα 32.200 δολάρια ανά ώρα [2] [3].

2. Αγορά και διατήρηση δικού σας υλικού: Οι TPU δεν πωλούνται μεμονωμένα για προσωπική χρήση. Διατίθενται μόνο μέσω υπηρεσιών cloud όπως το Google Cloud. Ωστόσο, μπορείτε να συγκρίνετε αυτό με την αγορά GPU υψηλής απόδοσης, οι οποίες χρησιμοποιούνται συνήθως για παρόμοιες εργασίες. Οι GPU υψηλής ποιότητας, όπως το NVIDIA V100 ή το A100, μπορούν να κοστίζουν μεταξύ $ 8.000 και $ 15.000 ανά μονάδα [2]. Επιπλέον, η διατήρηση του δικού σας υλικού συνεπάγεται σημαντικό συνεχιζόμενο κόστος για την εξουσία, την ψύξη, την επιβάρυνση και το προσωπικό [7].

3. Σκέψεις κόστους: Για συχνή ή συνεχή χρήση, η αγορά και η διατήρηση του δικού σας υλικού μπορεί να είναι πιο οικονομικά αποδοτική μακροπρόθεσμα, ειδικά όταν εξετάζετε το συνολικό κόστος ιδιοκτησίας, συμπεριλαμβανομένων των λειτουργικών εξόδων. Ωστόσο, για περιστασιακά ή μικρής κλίμακας έργα, οι υπηρεσίες cloud όπως το Google Cloud TPU μπορούν να είναι πιο οικονομικές λόγω της έλλειψης προκαθορισμένων κεφαλαίων και της ικανότητας κλιμάκων όπως απαιτείται [7].

Συνοπτικά, ενώ το σύννεφο TPU προσφέρει ευελιξία και επεκτασιμότητα χωρίς έξοδα υλικού εκ των προτέρων, η αγορά και η διατήρηση του δικού σας υλικού (όπως οι GPU υψηλής απόδοσης) μπορεί να είναι πιο αποδοτικό για μακροπρόθεσμη, εντατική χρήση, λαμβάνοντας υπόψη τόσο τα αρχικά όσο και τα λειτουργικά έξοδα.

Αναφορές:
[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-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-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-offers-preemptible-and-flobal-availability.html