TPU (tensoro apdorojimo vienetų) naudojimo „Google Cloud“ išlaidos, palyginti su GPU (grafikos apdorojimo vienetais), skiriasi priklausomai nuo kelių veiksnių, įskaitant naudojimo modelius, našumo reikalavimus ir pasirinktus konkrečius modelius.
** TPU yra patentuoti į „Google“ ir pirmiausia yra prieinami kaip debesies paslauga, tai reiškia, kad vartotojai moka tik už laiką, kurį jie naudoja. Tai gali būti ekonomiškai efektyvu atliekant didelio masto mašininio mokymosi užduotis, nes TPU yra optimizuotas tokioms operacijoms ir gali sumažinti bendrą skaičiavimo laiką. Tačiau TPU paprastai turi didesnes valandos išlaidas, palyginti su GPU. Pavyzdžiui, „Google Cloud TPU V3“ kainuoja maždaug nuo 4,50 iki 8,50 USD per valandą, o TPU V4 kainuoja maždaug 8,00 USD per valandą [1] [3].
** GPU, kita vertus, siūlo daugiau lankstumo pirkimo variantų atžvilgiu. Juos galima nusipirkti atskirai arba naudoti kaip debesies paslaugą iš įvairių paslaugų teikėjų, tokių kaip AWS, Azure ir „Google Cloud“. Aukščiausios klasės GPU, pavyzdžiui, „NVIDIA V100“ arba „A100“, gali būti brangus iš anksto, kainuoja nuo 8000 iki 15 000 USD už vienetą, tačiau jie suteikia daugiau kontrolės ir universalumo [1] [3]. GPU debesų kainodara skiriasi, nes tokios parinktys kaip „NVIDIA V100“ kainuoja apie 2,48 USD per valandą „Google Cloud“ [1].
Dėl trumpalaikių ar didelio masto AI užduočių TPU gali būti ekonomiškesni dėl jų optimizuoto našumo ir sutrumpėjusio skaičiavimo laiko. Tačiau ilgalaikiams projektams ar tiems, kuriems reikalinga daugiau aparatinės įrangos kontrolės, GPU gali būti geriau, nepaisant didesnių išankstinių išlaidų [9]. Be to, TPU yra efektyvesnis energijai, todėl laikui bėgant gali būti mažesnės veiklos sąnaudos [2].
Citatos:[1] https://www.datacamp.com/blog/tpu-vs-gpu-ai
[2] https://www.wevolver.com/article/tpu-vs-gpu-in-ai-a-comprhensive-guide-to-their-cold-and-impact-on-darficial-Intelligence
[3] https://www.dataknobs.com/generativeai/tpu/tpu-cost.html
[4] https://cloud.google.com/blog/products/compute/performance-per-dollar-of-gpus-and-tpus-for-ai-inference
[5] https://www.chaotropy.com/why-googles-tpus-are-no-match-for-nvidias-gpus/
]
[7] https://cloud.google.com/compute/gpus-cricing
]
[9] https://www.reddit.com/r/machinelearning/comments/zil35t/d_does_google_tpu_v4_compete_with_gpus_in/