Chi phí sử dụng TPU (đơn vị xử lý tenxơ) trong Google Cloud so với GPU (Đơn vị xử lý đồ họa) thay đổi dựa trên một số yếu tố, bao gồm các mẫu sử dụng, yêu cầu hiệu suất và các mô hình cụ thể được chọn.
** TPU là độc quyền của Google và chủ yếu có sẵn dưới dạng dịch vụ đám mây, điều đó có nghĩa là người dùng chỉ trả tiền cho thời gian họ sử dụng chúng. Điều này có thể hiệu quả về chi phí cho các nhiệm vụ học máy quy mô lớn vì TPU được tối ưu hóa cho các hoạt động đó và có thể giảm thời gian tính toán tổng thể. Tuy nhiên, TPU thường có chi phí hàng giờ cao hơn so với GPU. Ví dụ: Google Cloud TPU V3 có giá khoảng $ 4,50 đến $ 8,50 mỗi giờ và TPU V4 có giá khoảng $ 8,00 mỗi giờ [1] [3].
** GPU, mặt khác, cung cấp sự linh hoạt hơn về các tùy chọn mua hàng. Chúng có thể được mua riêng lẻ hoặc được sử dụng làm dịch vụ đám mây từ các nhà cung cấp khác nhau như AWS, Azure và Google Cloud. GPU cao cấp như NVIDIA V100 hoặc A100 có thể tốn kém, có giá từ 8.000 đến 15.000 đô la mỗi đơn vị, nhưng chúng cung cấp nhiều quyền kiểm soát và linh hoạt hơn [1] [3]. Giá đám mây cho GPU khác nhau, với các tùy chọn như NVIDIA V100 có giá khoảng 2,48 đô la mỗi giờ trên Google Cloud [1].
Đối với các nhiệm vụ AI ngắn hạn hoặc quy mô lớn, TPU có thể hiệu quả hơn về chi phí do hiệu suất tối ưu của chúng và giảm thời gian tính toán. Tuy nhiên, đối với các dự án dài hạn hoặc những dự án yêu cầu kiểm soát phần cứng nhiều hơn, GPU có thể thích hợp hơn mặc dù chi phí trả trước cao hơn [9]. Ngoài ra, TPU tiết kiệm năng lượng hơn, điều này có thể dẫn đến chi phí hoạt động thấp hơn theo thời gian [2].
Trích dẫn:[1] https://www.datacamp.com/blog/tpu-vs-gpu-ai
[2] https://www.wevolver.com/article/tpu-vs-gpu-in-ai-a-comprehensive-guide-to-their-roles-and-impact-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-and-tpus-for-ai-inference
.
.
[7] https://cloud.google.com/compute/gpus-pricing
.
.