Home Arrow Icon Knowledge base Arrow Icon Global Arrow Icon Kaip „Google“ debesies TPU kaina yra palyginta su savo TPU aparatinės įrangos pirkimu ir prižiūrimu


Kaip „Google“ debesies TPU kaina yra palyginta su savo TPU aparatinės įrangos pirkimu ir prižiūrimu


Palyginus „Google Cloud TPU“ naudojimo išlaidas su savo TPU aparatinės įrangos pirkimu ir palaikymu, reikia kelių veiksnių:

1. „Cloud TPU“ Išlaidos: „Google Cloud TPUS“ yra prieinamos kaip debesies paslauga, tai reiškia, kad jūs mokate tik už laiką, kurį naudojate. Išlaidos skiriasi priklausomai nuo TPU versijos ir naudojimo įsipareigojimo. Pavyzdžiui, 512 branduolių TPU V2 POD kainuoja 384 USD per valandą pagal pareikalavimą, o ilgalaikiams įsipareigojimams-2,1 mln. USD per metus už vienerių metų įsipareigojimą ir 4,5 mln. Naujausias TPU V4 gali kainuoti maždaug 8 USD per valandą už lustą, o didelio masto konfigūracijos, tokios kaip TPU V4-POD, gali siekti 32 200 USD per valandą [2] [3].

2. Jie yra prieinami tik per debesies paslaugas, tokias kaip „Google Cloud“. Tačiau tai galite palyginti su aukštos kokybės GPU pirkimu, kuris dažniausiai naudojamas panašioms užduotims. Aukščiausios klasės GPU, pavyzdžiui, „NVIDIA V100“ arba „A100“, gali kainuoti nuo 8000 iki 15 000 USD už vienetą [2]. Be to, išlaikant savo aparatinę įrangą, reikia didelių nuolatinių energijos, vėsinimo, pridėtinės vertės ir personalo išlaidų [7].

3. Išlaidų aspektai: Dažnai ar nuolatiniam naudojimui, pirkti ir išlaikyti savo aparatinę įrangą ilgainiui gali būti ekonomiškesnės, ypač atsižvelgiant į bendrą nuosavybės išlaidas, įskaitant veiklos išlaidas. Tačiau retkarčiais ar nedideliems projektams, tokioms kaip „Google Cloud TPU“, gali būti ekonomiškesnės debesies paslaugos, tokios kaip „Google Cloud TPUS“, nes trūksta išankstinių kapitalo išlaidų ir galimybės pagal poreikį padidinti mastelį [7].

Apibendrinant galima pasakyti, kad „Cloud TPU“ siūlo lankstumą ir mastelį be išankstinių aparatūros išlaidų, pirkimas ir savo aparatūros (pvz., Aukštos kokybės GPU) pirkimas ir išlaikymas gali būti ekonomiškesnis ilgalaikiam, intensyviam naudojimui, atsižvelgiant ir į pradines, ir veiklos išlaidas.

Citatos:
[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
]
[7] https://www.dataknobs.com/generativeai/tpu/tpu-cost.html
[8] https://cloud.google.com/tpu/docs/intro-to-tpu
[9] https://cloudplatform.googleblog.com/2018/06/cloud-tpu-now-hoffer-preEmptrable-pricing-and-global-ambilability.html