Die Kosten für die Verwendung von TPUs (Tensor Processing Units) in Google Cloud im Vergleich zu GPUs (Grafikverarbeitungseinheiten) variieren basierend auf mehreren Faktoren, einschließlich Verwendungsmustern, Leistungsanforderungen und der ausgewählten spezifischen Modelle.
** TPUs sind für Google proprietär und in erster Linie als Cloud -Dienst verfügbar, was bedeutet, dass Benutzer nur für die Zeit zahlen, die sie verwenden. Dies kann für groß angelegte maschinelle Lernaufgaben kostengünstig sein, da TPUs für solche Vorgänge optimiert sind und die Gesamtberechnungszeit verkürzen können. TPUs haben jedoch im Vergleich zu GPUs im Allgemeinen höhere Stundenkosten. Beispielsweise kostet die Google Cloud TPU V3 zwischen 4,50 USD und 8,50 USD pro Stunde, und der TPU V4 kostet ungefähr 8,00 USD pro Stunde [1] [3].
** GPUs bieten dagegen mehr Flexibilität in Bezug auf Kaufoptionen. Sie können einzeln gekauft oder als Cloud -Service von verschiedenen Anbietern wie AWS, Azure und Google Cloud verwendet werden. High-End-GPUs wie der NVIDIA V100 oder A100 können im Voraus teuer sein und kostet zwischen 8.000 und 15.000 US-Dollar pro Einheit, bieten jedoch mehr Kontrolle und Vielseitigkeit [1] [3]. Die Cloud -Preisgestaltung für GPUs variiert. Optionen wie die NVIDIA V100 kostet bei Google Cloud rund 2,48 USD pro Stunde [1].
Bei kurzfristigen oder groß angelegten KI-Aufgaben ist TPUs aufgrund ihrer optimierten Leistung und einer verkürzten Rechenzeit möglicherweise kostengünstiger. Bei langfristigen Projekten oder solchen, die mehr Kontrolle über Hardware benötigen, kann GPUs trotz höherer Vorabkosten vorzuziehen sein [9]. Darüber hinaus ist TPUs energieeffizienter, was im Laufe der Zeit zu niedrigeren Betriebskosten führen kann [2].
Zitate:[1] https://www.datacamp.com/blog/tpu-vs-gpu-ai
[2] https://www.wevolver.com/article/tpu-vs-gpu-in-ai-a-compregesive-guide-their-roles-pact-on-artificial-intelligence
[3] https://www.dataknobs.com/generativeai/tpu/tpu-gpu-cost.html
[4] https://cloud.google.com/blog/products/compute/performance-per-dollar-of-gpus-tpus-for-aiinference
[5] https://www.chaotropy.com/why-googles-tpus-are-no-match-for-nvidias-gpus/
[6] https://openmetal.io/docs/product-guides/private-cloud/tpu-vs-gpu-pros-and-cons/
[7] https://cloud.google.com/compute/gpus-pricication
[8] https://www.syntio.net/en/labs-musings/machine-learning-on-gcp-cp-tpu-vs-cloud-functions/
[9] https://www.reddit.com/r/machinelearning/comments/zil35t/d_does_google_tpu_v4_compete_with_gpus_in/