Home Arrow Icon Knowledge base Arrow Icon Global Arrow Icon W jaki sposób koszt TPU w Google Cloud porównuje się z zakupem i utrzymaniem własnego sprzętu TPU


W jaki sposób koszt TPU w Google Cloud porównuje się z zakupem i utrzymaniem własnego sprzętu TPU


Porównanie kosztów korzystania z Google Cloud TPU z zakupem i utrzymaniem własnego sprzętu TPU obejmuje kilka czynników:

1. Cloud TPU Koszty: Google Cloud TPU są dostępne jako usługa w chmurze, co oznacza, że ​​płacisz tylko za ich korzystanie. Koszt różni się w zależności od wersji TPU i zaangażowania użytkowania. Na przykład 512-core TPU V2 Pod kosztuje 384 USD za godzinę na żądanie, ze znaczącymi rabatami na zobowiązania długoterminowe 2,1 mln USD rocznie za jedno rok zobowiązania i 4,5 mln USD za trzy lata [1]. Najnowsze TPU V4 może kosztować około 8 USD za godzinę na układ, a konfiguracje na dużą skalę, takie jak TPU V4-POD, mogą osiągnąć 32 200 USD za godzinę [2] [3].

2. Kupowanie i utrzymanie własnego sprzętu: TPU nie są sprzedawane indywidualnie do użytku osobistego; Są one dostępne tylko za pośrednictwem usług w chmurze, takich jak Google Cloud. Możesz jednak porównać to z zakupem wysokowydajnych procesorów graficznych, które są powszechnie stosowane do podobnych zadań. Wysokiej klasy GPU, takie jak NVIDIA V100 lub A100, mogą kosztować od 8 000 do 15 000 USD za jednostkę [2]. Ponadto utrzymanie własnego sprzętu wymaga znacznych bieżących kosztów energii, chłodzenia, kosztów ogólnych i personelu [7].

3. Rozważania dotyczące kosztów: W przypadku częstego lub ciągłego użytkowania zakup i utrzymanie własnego sprzętu może być bardziej opłacalne na dłuższą metę, szczególnie przy rozważaniu całkowitego kosztu własności, w tym wydatków operacyjnych. Jednak w przypadku projektów okazjonalnych lub na małą skalę usługi chmurowe, takie jak Google Cloud TPU, mogą być bardziej ekonomiczne ze względu na brak kosztów kapitałowych z góry i możliwość skalowania w razie potrzeby [7].

Podsumowując, podczas gdy Cloud TPU oferują elastyczność i skalowalność bez kosztów sprzętu z góry, zakup i utrzymanie własnego sprzętu (takiego jak wysokowydajne GPU) może być bardziej opłacalne dla długoterminowego, intensywnego użytkowania, biorąc pod uwagę zarówno wydatki początkowe, jak i operacyjne.

Cytaty:
[1] https://www.reddit.com/r/machinelearning/comments/epx5vg/d_google_cloud_tpu_pod_spling_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-fornvidias-gpus/
[4] https://www.androidpolice.com/what-are-google-floud-tpus/
[5] https://cloud.google.com/tpu
[6] https://www.syntio.net/en/labs-musings/machine-learning-on-gcp-bcloud-tpu-vs-bloud-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-row-frepers-preptible Precing-and-Global-Availability.html