A TPU -k (TENSOR feldolgozó egységek) használatának költségei a Google Cloudban a GPU -khoz képest (grafikus feldolgozó egységek) összehasonlítva számos tényezőtől függnek, beleértve a felhasználási mintákat, a teljesítménykövetelményeket és a választott konkrét modelleket.
** A TPU -k a Google tulajdonában vannak, és elsősorban felhőalapú szolgáltatásként érhetők el, ami azt jelenti, hogy a felhasználók csak a felhasználásuk idejéért fizetnek. Ez költséghatékony lehet a nagyszabású gépi tanulási feladatok esetében, mivel a TPU-k optimalizálódnak az ilyen műveletekhez, és csökkenthetik az általános számítási időt. A TPU -k azonban általában magasabb óránkénti költségekkel járnak a GPU -khoz képest. Például a Google Cloud TPU V3 óránként körülbelül 4,50–8,50 dollárba kerül, a TPU V4 pedig körülbelül 8,00 dollár óránként [1] [3].
** A GPU -k viszont nagyobb rugalmasságot kínálnak a vásárlási lehetőségek szempontjából. Egyénileg megvásárolhatók, vagy felhőalapú szolgáltatásként használhatók különféle szolgáltatóktól, például az AWS, az Azure és a Google Cloud. A csúcskategóriás GPU-k, mint például az NVIDIA V100 vagy A100, drága lehet, ha egységenként 8000 és 15 000 dollár között kerülnek, de nagyobb irányítást és sokoldalúságot biztosítanak [1] [3]. A GPU -k felhői ára változik, olyan lehetőségekkel, mint az NVIDIA V100, óránként körülbelül 2,48 dollárba kerül a Google Cloud -on [1].
Rövid távú vagy nagyszabású AI feladatok esetén a TPU-k költséghatékonyabbak lehetnek optimalizált teljesítményük és csökkentett számítási idő miatt. A hosszú távú projekteknél, vagy azoknál, akik nagyobb ellenőrzést igényelnek a hardver felett, a GPU-k lehetnek előnyösebbek a magasabb előzetes költségek ellenére [9]. Ezenkívül a TPU-k energiahatékonyabbak, ami idővel alacsonyabb működési költségeket eredményezhet [2].
Idézetek:[1] https://www.datacamp.com/blog/tpu-vs-gpu-ai
[2] https://www.wevolver.com/article/tpu-vs-gpu-in-a ai-a-comprehensen-guide-their-roles-and-part-on-articial-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
[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-cp-tpu-vs-cloud-functions/
[9] https://www.reddit.com/r/machinelearning/comments/zil35t/d_does_google_tpu_v4_compete_with_gpus_in/