Membandingkan biaya penggunaan Google Cloud TPU dengan membeli dan mempertahankan perangkat keras TPU Anda sendiri melibatkan beberapa faktor:
1. Cloud TPU Biaya: Google Cloud TPU tersedia sebagai layanan cloud, yang berarti Anda hanya membayar untuk waktu Anda menggunakannya. Biaya bervariasi berdasarkan versi TPU dan komitmen penggunaan. Misalnya, POD TPU V2 512-core berharga $ 384 per jam sesuai permintaan, dengan diskon signifikan untuk komitmen jangka panjang $ 2,1 juta per tahun untuk komitmen satu tahun dan $ 4,5 juta selama tiga tahun [1]. TPU V4 terbaru dapat berharga sekitar $ 8 per jam per chip, dan konfigurasi skala besar seperti TPU V4-POD dapat mencapai $ 32.200 per jam [2] [3].
2. Membeli dan memelihara perangkat keras sendiri: TPU tidak dijual secara individual untuk penggunaan pribadi; Mereka hanya tersedia melalui layanan cloud seperti Google Cloud. Namun, Anda dapat membandingkan ini dengan membeli GPU berkinerja tinggi, yang biasanya digunakan untuk tugas yang sama. GPU kelas atas seperti NVIDIA V100 atau A100 dapat berharga antara $ 8.000 dan $ 15.000 per unit [2]. Selain itu, mempertahankan perangkat keras Anda sendiri melibatkan biaya berkelanjutan yang signifikan untuk daya, pendinginan, overhead, dan personel [7].
3. Pertimbangan Biaya: Untuk penggunaan yang sering atau terus menerus, pembelian dan pemeliharaan perangkat keras Anda sendiri mungkin lebih hemat biaya dalam jangka panjang, terutama ketika mempertimbangkan total biaya kepemilikan, termasuk biaya operasional. Namun, untuk proyek-proyek skala kecil atau sesekali, layanan cloud seperti Google Cloud TPU dapat lebih ekonomis karena kurangnya biaya modal di muka dan kemampuan untuk skala sesuai kebutuhan [7].
Singkatnya, sementara Cloud TPU menawarkan fleksibilitas dan skalabilitas tanpa biaya perangkat keras di muka, membeli dan memelihara perangkat keras Anda sendiri (seperti GPU berkinerja tinggi) dapat lebih hemat biaya untuk penggunaan jangka panjang, intensif, mempertimbangkan biaya awal dan operasional.
Kutipan:[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/en/labs-musings/machine-learning-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-frice-preemptible-pricing-and-global-availability.html