Home Arrow Icon Knowledge base Arrow Icon Global Arrow Icon Hur jämför kostnaden för TPU: er i Google Cloud med att köpa och underhålla din egen TPU -hårdvara


Hur jämför kostnaden för TPU: er i Google Cloud med att köpa och underhålla din egen TPU -hårdvara


Att jämföra kostnaden för att använda Google Cloud TPU till att köpa och underhålla din egen TPU -hårdvara innebär flera faktorer:

1. Moln TPU -kostnader: Google Cloud TPU är tillgängliga som en molntjänst, vilket innebär att du bara betalar för den tid du använder dem. Kostnaden varierar beroende på TPU -version och användningsåtagande. Till exempel kostar en 512-kärna TPU V2 POD $ 384 per timme på begäran, med betydande rabatter för långsiktiga åtaganden på 2,1 miljoner dollar per år för ett års åtagande och 4,5 miljoner dollar för tre år [1]. Den senaste TPU V4 kan kosta ungefär $ 8 per timme per chip, och storskaliga konfigurationer som en TPU V4-pod kan nå $ 32 200 per timme [2] [3].

2. Inköp och underhåll av egen hårdvara: TPU: er säljs inte individuellt för personligt bruk; De är endast tillgängliga via molntjänster som Google Cloud. Du kan emellertid jämföra detta med att köpa GPU: s högpresterande, som vanligtvis används för liknande uppgifter. High-end GPU: er som NVIDIA V100 eller A100 kan kosta mellan $ 8 000 och $ 15 000 per enhet [2]. Dessutom innebär du att upprätthålla din egen hårdvara betydande pågående kostnader för kraft, kylning, den omkostnader och personal [7].

3. Kostnadsöverväganden: För ofta eller kontinuerlig användning kan inköp och underhålla din egen hårdvara vara mer kostnadseffektivt på lång sikt, särskilt när man överväger den totala ägandekostnaden, inklusive driftskostnader. För tillfälliga eller småskaliga projekt kan emellertid molntjänster som Google Cloud TPU: er vara mer ekonomiska på grund av bristen på kapitalkostnader och förmågan att skala efter behov [7].

Sammanfattningsvis, medan Cloud TPU: er erbjuder flexibilitet och skalbarhet utan hårdvarukostnader, kan inköp och upprätthålla din egen hårdvara (som högpresterande GPU: er) vara mer kostnadseffektiva för långsiktig, intensiv användning, med tanke på både initiala och driftskostnader.

Citeringar:
]
[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
]
[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 preeptible-2