Stroški uporabe TPUS (tenzorske obdelave) v Google Cloud v primerjavi z GPU -ji (grafične obdelave) se razlikujejo na podlagi več dejavnikov, vključno z vzorci uporabe, zahtevami glede zmogljivosti in izbranimi posebnimi modeli.
** TPU -ji so lastniški Googlu in so na voljo predvsem kot storitev v oblaku, kar pomeni, da uporabniki plačujejo samo za čas, ki ga uporabljajo. To je lahko stroškovno učinkovito za obsežne naloge strojnega učenja, ker so TPU optimizirani za takšne operacije in lahko skrajšajo splošni čas izračuna. Vendar imajo TPU -ji na splošno višji urni stroški v primerjavi z GPU -ji. Na primer, Google Cloud TPU V3 stane približno 4,50 do 8,50 USD na uro, TPU V4 pa približno 8,00 USD na uro [1] [3].
** GPU -ji na drugi strani ponujajo večjo prilagodljivost v smislu možnosti nakupa. Kupijo jih lahko posamično ali jih uporabljate kot storitev v oblaku pri različnih ponudnikih, kot so AWS, Azure in Google Cloud. GPU-ji višjega cenovnega razreda, kot sta NVIDIA V100 ali A100, so lahko drage vnaprej, saj stanejo med 8.000 in 15.000 dolarjev na enoto, vendar zagotavljajo več nadzora in vsestranskosti [1] [3]. Cene v oblaku za GPU -ji se razlikujejo, saj so možnosti, kot je NVIDIA V100, v Googlovem oblaku stale približno 2,48 dolarja na uro [1].
Za kratkoročne ali obsežne naloge AI bi lahko TPU-ji zaradi njihove optimizirane zmogljivosti in skrajšanega časa izračunavali stroškovno učinkovitejši. Vendar pa bodo za dolgoročne projekte ali tiste, ki zahtevajo več nadzora nad strojno opremo, kljub višjim stroškom vnaprejšnjega stroškov zaželeni GPU-ji [9]. Poleg tega so TPU bolj energetsko učinkoviti, kar lahko sčasoma privede do nižjih operativnih stroškov [2].
Navedbe:[1] https://www.datacamp.com/blog/tpu-vs-gpu-ai
[2] https://www.wevolver.com/article/tpu-vs-gpu-in-ai-a-compresion-guide-to-their-roles-and-impact-on-artificial-Inteligence
[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-tpus-za-aa-inference
[5] https://www.chaotropy.com/WHY-GOOGLES-Tpus-are-no-match-for-nvidias-gpus/
[6] https://openmetal.io/docs/product-guides/private-coloud/tpu-vs-gpu-pros-and-cons/
[7] https://cloud.google.com/compute/gpus-Pricing
[8] https://www.syntio.net/sl/labs-musings/machine-learning-on-gcp-cloud-tpu-vs-coloud-functions/
[9] https://www.reddit.com/r/machinelearning/comments/zil35t/d_does_google_tpu_v4_compete_with_gpus_in/