GPU (그래픽 처리 장치)와 비교하여 Google 클라우드에서 TPU (텐서 처리 장치)를 사용하는 비용은 사용 패턴, 성능 요구 사항 및 선택한 특정 모델을 포함한 여러 요인에 따라 다릅니다.
** TPU는 Google과 독점적이며 주로 클라우드 서비스로 제공되므로 사용자는 사용 시간에 대해서만 비용을 지불합니다. TPU가 이러한 작업에 최적화되어 전체 계산 시간을 줄일 수 있기 때문에 대규모 기계 학습 작업에 비용 효율적일 수 있습니다. 그러나 TPU는 일반적으로 GPU에 비해 시간당 비용이 더 높습니다. 예를 들어, Google Cloud TPU V3는 시간당 $ 4.50 ~ $ 8.50이며 TPU V4는 시간당 약 $ 8.00입니다 [1] [3].
반면에 GPU는 구매 옵션 측면에서 더 많은 유연성을 제공합니다. AWS, Azure 및 Google Cloud와 같은 다양한 공급 업체의 클라우드 서비스로 개별적으로 구매하거나 클라우드 서비스로 사용할 수 있습니다. NVIDIA V100 또는 A100과 같은 고급 GPU는 비싼 선불 일 수 있으며, 단위당 $ 8,000에서 $ 15,000 사이의 비용이 들지만 더 많은 제어력과 다양성을 제공합니다 [1] [3]. GPU의 클라우드 가격은 Google Cloud [1]에서 시간당 약 2.48 달러의 NVIDIA V100과 같은 옵션이 다양합니다.
단기 또는 대규모 AI 작업의 경우 성능이 최적화되고 계산 시간이 줄어든 TPU는 비용 효율적 일 수 있습니다. 그러나 장기 프로젝트 또는 하드웨어를 더 많이 제어 해야하는 프로젝트의 경우 선불 비용이 높아짐에도 불구하고 GPU가 바람직 할 수 있습니다 [9]. 또한 TPU는 에너지 효율이 높아서 시간이 지남에 따라 운영 비용이 낮아질 수 있습니다 [2].
인용 :[1] https://www.datacamp.com/blog/tpu-vs-gpu-ai
[2] https://www.wevolver.com/article/tpu-vs-gpu-in-ai-ai-cormealgencious-guide-to-their-roles-n-trictificial-intelligence
[3] https://www.dataknobs.com/generativeai/tpu/tpu-gpu-cost.html
[4] https://cloud.google.com/blog/products/compute/performance-per-lollar-of-gpus-and-for-ai----i------i----------------------------------------------------------------- inference을
[5] https://www.chaotropy.com/why-googles-tpus-are-match-for-nvidias-gpus/
[6] https://openmetal.io/docs/product-guides/private-cloud/tpu-vs-gpu-pros-bons/
[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/