Как стоимость TPU в Google Cloud сравнивается с покупкой и поддержанием вашего собственного оборудования TPU

1. Облачные затраты на TPU: Google Cloud TPU доступны в качестве облачной службы, что означает, что вы платите только за время их использования. Стоимость варьируется в зависимости от версии TPU и обязательства по использованию. Например, 512-ядерный POD TPU V2 стоит 384 долл. США в час по требованию, причем значительные скидки на долгосрочные обязательства-2,1 млн. Долл. США в год на однолетнее обязательство и 4,5 млн. Долл. США в течение трех лет [1]. Последний TPU V4 может стоить приблизительно 8 долларов США в час на чип, а крупномасштабные конфигурации, такие как TPU V4-POD, могут достигать 32 200 долл. США в час [2] [3].

2. Покупка и поддержание собственного оборудования: TPU не продаются индивидуально для личного использования; Они доступны только через облачные сервисы, такие как Google Cloud. Тем не менее, вы можете сравнить это с покупкой высокопроизводительных графических процессоров, которые обычно используются для аналогичных задач. Высококачественные графические процессоры, такие как NVIDIA V100 или A100, могут стоить от 8000 до 15 000 долл. США за единицу [2]. Кроме того, поддержание собственного оборудования включает в себя значительные текущие затраты на электроэнергию, охлаждение, накладные расходы и персонал [7].

3. Соображения стоимости: для частых или постоянного использования покупка и поддержание вашего собственного оборудования может быть более экономически эффективным в долгосрочной перспективе, особенно при рассмотрении общей стоимости владения, включая эксплуатационные расходы. Тем не менее, для случайных или мелких проектов облачные сервисы, такие как Google Cloud TPU, могут быть более экономичными из-за отсутствия первоначальных капитальных затрат и возможности масштабироваться по мере необходимости [7].

Таким образом, в то время как облачные TPU обеспечивают гибкость и масштабируемость без первоначальных затрат на оборудование, покупка и поддержание собственного оборудования (например, высокопроизводительных графических процессоров) может быть более рентабельным для долгосрочного, интенсивного использования, рассматривая как начальные, так и эксплуатационные расходы.