Home Arrow Icon Knowledge base Arrow Icon Global Arrow Icon Hvordan sammenligner kostnadene for TPUer i Google Cloud med å kjøpe og vedlikeholde din egen TPU -maskinvare


Hvordan sammenligner kostnadene for TPUer i Google Cloud med å kjøpe og vedlikeholde din egen TPU -maskinvare


Sammenligning av kostnadene ved å bruke Google Cloud TPUer til å kjøpe og vedlikeholde din egen TPU -maskinvare innebærer flere faktorer:

1. Sky TPU -kostnader: Google Cloud TPUer er tilgjengelige som en skytjeneste, noe som betyr at du bare betaler for tiden du bruker dem. Kostnaden varierer etter TPU -versjon og bruksengasjement. For eksempel koster en 512-kjerne TPU V2 POD $ 384 per time on-demand, med betydelige rabatter for langsiktige forpliktelserâ $ 2,1 millioner per år for et ett års forpliktelse og 4,5 millioner dollar i tre år [1]. Den siste TPU V4 kan koste omtrent $ 8 per time per brikke, og storskala konfigurasjoner som en TPU V4-POD kan nå $ 32.200 per time [2] [3].

2. Innkjøp og vedlikehold av egen maskinvare: TPUer selges ikke individuelt til personlig bruk; De er bare tilgjengelige gjennom skytjenester som Google Cloud. Imidlertid kan du sammenligne dette med å kjøpe GPUer med høy ytelse, som ofte brukes til lignende oppgaver. High-end GPUer som NVIDIA V100 eller A100 kan koste mellom $ 8000 og $ 15.000 per enhet [2]. I tillegg innebærer å opprettholde din egen maskinvare betydelige løpende kostnader for strøm, kjøling, den overhead og personell [7].

3. Kostnadshensyn: For hyppig eller kontinuerlig bruk kan det være mer kostnadseffektivt på lang sikt, spesielt når du vurderer de totale eierkostnadene, inkludert driftskostnader. For sporadiske eller småskala prosjekter kan imidlertid skytjenester som Google Cloud TPUer være mer økonomiske på grunn av mangelen på forhåndskapitalkostnader og muligheten til å skalere etter behov [7].

Oppsummert, mens Cloud TPUer tilbyr fleksibilitet og skalerbarhet uten maskinvarekostnader på forhånd, kan kjøp og vedlikehold av din egen maskinvare (for eksempel GPU-er med høy ytelse) være mer kostnadseffektiv for langsiktig, intensiv bruk, med tanke på både innledende og driftsutgifter.

Sitasjoner:
[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/no/labs-musings/machine-ledning-on-gcp-c-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-prising-and-global-availability.html