Google Cloud'da GPU'lara (grafik işleme birimleri) kıyasla TPUS (tensör işleme birimleri) kullanmanın maliyeti, kullanım modelleri, performans gereksinimleri ve seçilen belirli modeller dahil olmak üzere çeşitli faktörlere göre değişir.
** TPU'lar Google için özeldir ve öncelikle bir bulut hizmeti olarak kullanılabilir, bu da kullanıcıların yalnızca kullandıkları süre için ödeme yapması anlamına gelir. Bu, büyük ölçekli makine öğrenme görevleri için uygun maliyetli olabilir, çünkü TPU'lar bu tür işlemler için optimize edilir ve genel hesaplama süresini azaltabilir. Bununla birlikte, TPU'lar genellikle GPU'lara kıyasla daha yüksek saatlik maliyetlere sahiptir. Örneğin, Google Cloud TPU V3'ün maliyeti saatte 4,50 $ ila 8,50 $ ve TPU V4'ün saatte yaklaşık 8,00 $ maliyeti [1] [3].
** GPU'lar, satın alma seçenekleri açısından daha fazla esneklik sunar. Bireysel olarak satın alınabilir veya AWS, Azure ve Google Cloud gibi çeşitli sağlayıcılardan bulut hizmeti olarak kullanılabilirler. NVIDIA V100 veya A100 gibi üst düzey GPU'lar, birim başına 8.000 ila 15.000 dolar arasında maliyetli ve daha fazla kontrol ve çok yönlülük sağlar [1] [3]. GPU'lar için bulut fiyatlandırması değişir, NVIDIA V100 gibi seçenekler Google Cloud'da saatte yaklaşık 2,48 $ 'a mal olur [1].
Kısa vadeli veya büyük ölçekli AI görevleri için TPU'lar, optimize edilmiş performansları ve azaltılmış hesaplama süreleri nedeniyle daha uygun maliyetli olabilir. Bununla birlikte, uzun vadeli projeler veya donanım üzerinde daha fazla kontrol gerektiren projeler için, daha yüksek ön maliyetlere rağmen GPU'lar tercih edilebilir [9]. Ek olarak, TPU'lar daha enerji tasarrufludur, bu da zaman içinde daha düşük operasyonel maliyetlere yol açabilir [2].
Alıntılar:[1] https://www.datacamp.com/blog/tpu-vs-gpu-ai
[2] https://www.wevolver.com/article/tpu-vs-gpu-a-a-a-confremplience-guide-to-their- ve-pactive-telifial- Intelligence
[3] https://www.dataknobs.com/generativeai/tpu/tpu-gpu-cost.html
[4] https://cloud.google.com/blog/products/compute/performance--dollar-of-npus-and-tpus-fi-ai-inesense de
[5] https://www.chaotropy.com/why-googles-tpus-are-no-chatch-for-nvidias-gpus/
[6] https://openmetal.io/docs/product-guides/private-cloud/tpu-vs-gpu-pros-dons//
[7] https://cloud.google.com/compute/gpus-pring
[8] https://www.syntio.net/en/labs-musings/machine-rearning-ongcp-cloud-tpu-vs-cloud-fonctions/
[9] https://www.reddit.com/r/machinelearning/comments/zil35t/d_does_google_tpu_v4_compete_with_gpus_in/