Home Arrow Icon Knowledge base Arrow Icon Global Arrow Icon Πώς συγκρίνεται το κόστος χρήσης TPU στο Google Cloud με τη χρήση GPU


Πώς συγκρίνεται το κόστος χρήσης TPU στο Google Cloud με τη χρήση GPU


Το κόστος χρήσης TPUs (μονάδες επεξεργασίας Tensor) στο Google Cloud σε σύγκριση με τις GPUs (μονάδες επεξεργασίας γραφικών) ποικίλλει ανάλογα με διάφορους παράγοντες, συμπεριλαμβανομένων των προτύπων χρήσης, των απαιτήσεων απόδοσης και των ειδικών μοντέλων που επιλέγονται.

** Τα TPU είναι ιδιόκτητα της Google και είναι κυρίως διαθέσιμα ως υπηρεσία σύννεφων, πράγμα που σημαίνει ότι οι χρήστες πληρώνουν μόνο για το χρόνο που τους χρησιμοποιούν. Αυτό μπορεί να είναι οικονομικά αποδοτικό για εργασίες μηχανικής μάθησης μεγάλης κλίμακας, επειδή τα TPU είναι βελτιστοποιημένα για τέτοιες λειτουργίες και μπορούν να μειώσουν τον συνολικό χρόνο υπολογισμού. Ωστόσο, οι TPU έχουν γενικά υψηλότερο ωριαίο κόστος σε σύγκριση με τους GPU. Για παράδειγμα, το Google Cloud TPU V3 κοστίζει περίπου $ 4,50 έως $ 8,50 ανά ώρα και το TPU V4 κοστίζει περίπου 8,00 δολάρια ανά ώρα [1] [3].

** Οι GPU, από την άλλη πλευρά, προσφέρουν μεγαλύτερη ευελιξία όσον αφορά τις επιλογές αγοράς. Μπορούν να αγοραστούν μεμονωμένα ή να χρησιμοποιηθούν ως υπηρεσία σύννεφων από διάφορους παρόχους όπως το AWS, το Azure και το Google Cloud. Τα υψηλής ποιότητας GPU όπως το NVIDIA V100 ή A100 μπορούν να είναι ακριβές εκ των προτέρων, κοστίζοντας μεταξύ $ 8.000 και $ 15.000 ανά μονάδα, αλλά παρέχουν μεγαλύτερο έλεγχο και ευελιξία [1] [3]. Η τιμολόγηση του Cloud για GPU ποικίλλει, με επιλογές όπως το NVIDIA V100 που κοστίζει περίπου 2,48 δολάρια ανά ώρα στο Google Cloud [1].

Για βραχυπρόθεσμες ή μεγάλες εργασίες ΑΙ, τα TPUs μπορεί να είναι πιο οικονομικά αποδοτικά λόγω της βελτιστοποιημένης απόδοσης και του μειωμένου χρόνου υπολογισμού. Ωστόσο, για μακροπρόθεσμα έργα ή εκείνα που απαιτούν μεγαλύτερο έλεγχο του υλικού, οι GPU μπορεί να είναι προτιμότεροι παρά το υψηλότερο κόστος εκ των προτέρων [9]. Επιπλέον, τα TPU είναι πιο ενεργειακά αποδοτικά, γεγονός που μπορεί να οδηγήσει σε χαμηλότερο λειτουργικό κόστος με την πάροδο του χρόνου [2].

Αναφορές:
[1] https://www.datacamp.com/blog/tpu-vs-gpu-ai
[2] https://www.wevolver.com/article/tpu-vs-gpu-in-ai-a-a-comphenhence-guide-to-their-and-impact-on-artficial-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-and-pus-for-ai-inference
[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-pricing
[8] https://www.syntio.net/en/labs-musings/machine-learning-on-gcp-cloud-tpu-vs-cloud-functions/
[9] https://www.reddit.com/r/machinelearning/comments/zil35t/d_does_google_tpu_v4_compete_with_gpus_in/