Home Arrow Icon Knowledge base Arrow Icon Global Arrow Icon Ako sa náklady na TPU v službe Google Cloud porovnávajú s nákupom a udržiavaním vlastného hardvéru TPU


Ako sa náklady na TPU v službe Google Cloud porovnávajú s nákupom a udržiavaním vlastného hardvéru TPU


Porovnanie nákladov na použitie TPU Google Cloud na nákup a udržiavanie vlastného hardvéru TPU zahŕňa niekoľko faktorov:

1. Cloud TPU Cena: Google Cloud TPU je k dispozícii ako cloudová služba, čo znamená, že platíte iba čas, ktorý ich používate. Cena sa líši v závislosti od verzie TPU a záväzku využívania. Napríklad 512-jadrová TPU V2 Podod stojí 384 dolárov za hodinu na požiadanie, s významnými zľavami na dlhodobé záväzky 2,1 milióna dolárov ročne za jednoročný záväzok a 4,5 milióna dolárov na tri roky [1]. Najnovšie TPU V4 môžu stáť približne 8 dolárov za hodinu za čip a rozsiahle konfigurácie, ako je TPU V4-Pod, môžu dosiahnuť 32 200 dolárov za hodinu [2] [3].

2. Nákup a udržiavanie vlastného hardvéru: TPU sa nepredávajú individuálne na osobné použitie; Sú k dispozícii iba prostredníctvom cloudových služieb, ako je Google Cloud. Môžete to však porovnať s nákupom vysokovýkonných GPU, ktoré sa bežne používajú na podobné úlohy. High-end GPU, ako je NVIDIA V100 alebo A100, môžu stáť medzi 8 000 a 15 000 dolárov na jednotku [2]. Okrem toho udržiavanie vlastného hardvéru zahŕňa významné náklady na energiu, chladenie, režijné náklady a personál [7].

3. Úvahy o nákladoch: Na časté alebo nepretržité používanie môže byť nákup a udržiavanie vlastného hardvéru z dlhodobého hľadiska nákladovo efektívnejší, najmä pri zvažovaní celkových nákladov na vlastníctvo vrátane prevádzkových výdavkov. Avšak pre príležitostné alebo malé projekty môžu byť cloudové služby, ako je Google Cloud TPU, ekonomickejšie z dôvodu nedostatku počiatočných kapitálových nákladov a schopnosti podľa potreby škálovať [7].

Stručne povedané, zatiaľ čo Cloud TPU ponúka flexibilitu a škálovateľnosť bez počiatočných nákladov na hardvér, nákup a udržiavanie vlastného hardvéru (napríklad vysokovýkonné GPU) môže byť nákladovo efektívnejší pre dlhodobé a intenzívne použitie, pričom zvažuje počiatočné aj prevádzkové náklady.

Citácie:
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/
[4] https://www.androidpolice.com/what-are-oogle-cloud-tpus/
[5] https://cloud.google.com/tpu
[6] https://www.syntio.net/en/labs-musings/machine-ararning-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-nofpers-preemptible-pricing-and-global-availability.html