Home Arrow Icon Knowledge base Arrow Icon Global Arrow Icon In che modo il costo delle TPU in Google Cloud si confronta con l'acquisto e il mantenimento del tuo hardware TPU


In che modo il costo delle TPU in Google Cloud si confronta con l'acquisto e il mantenimento del tuo hardware TPU


Il confronto del costo dell'utilizzo di Google Cloud TPU all'acquisto e al mantenimento del proprio hardware TPU comporta diversi fattori:

1. Cloud TPU Costi: le TPU cloud di Google sono disponibili come servizio cloud, il che significa che si paga solo il tempo che li usi. Il costo varia in base alla versione TPU e all'impegno di utilizzo. Ad esempio, un pod TPU V2 da 512 core costa $ 384 all'ora su richiesta, con sconti significativi per impegni a lungo termine $ 2,1 milioni all'anno per un impegno di un anno e $ 4,5 milioni per tre anni [1]. L'ultimo TPU V4 può costare circa $ 8 all'ora per chip e configurazioni su larga scala come un TPU V4-POD possono raggiungere $ 32.200 l'ora [2] [3].

2. Acquisto e manutenzione del proprio hardware: le TPU non vengono vendute singolarmente per uso personale; Sono disponibili solo tramite servizi cloud come Google Cloud. Tuttavia, puoi confrontarlo con l'acquisto di GPU ad alte prestazioni, che sono comunemente utilizzate per compiti simili. Le GPU di fascia alta come NVIDIA V100 o A100 possono costare tra $ 8.000 e $ 15.000 per unità [2]. Inoltre, il mantenimento del proprio hardware comporta costi in corso significativi per energia, raffreddamento, sovraccarico e personale [7].

3. Considerazioni sui costi: per uso frequente o continuo, l'acquisto e il mantenimento del proprio hardware potrebbe essere più conveniente a lungo termine, soprattutto se si considera il costo totale di proprietà, comprese le spese operative. Tuttavia, per progetti occasionali o su piccola scala, servizi cloud come Google Cloud TPUS possono essere più economici a causa della mancanza di costi di capitale iniziale e della capacità di scalare, se necessario [7].

In sintesi, mentre Cloud TPUs offre flessibilità e scalabilità senza costi hardware iniziale, l'acquisto e il mantenimento del proprio hardware (come GPU ad alte prestazioni) può essere più conveniente per un uso intensivo a lungo termine, considerando le spese iniziali e operative.

Citazioni:
[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-gus/
[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-rearning-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-preenteble-pricing-and-global-availability.html