与GPU(图形处理单元)相比，在Google Cloud中使用TPU(张量处理单元)的成本因多种因素而异，包括使用模式，性能要求和所选的特定模型。
** TPU是Google专有的，主要作为云服务可用，这意味着用户仅付费时间。对于大规模机器学习任务而言，这可能是具有成本效益的，因为TPU已针对此类操作进行了优化，并且可以减少总体计算时间。但是，与GPU相比，TPU通常的小时成本更高。例如，Google Cloud TPU V3的价格约为每小时4.50至8.50美元，TPU V4的价格约为每小时8.00美元[1] [3]。
另一方面，GPU在购买选项方面提供了更大的灵活性。它们可以单独购买，也可以从AWS，Azure和Google Cloud等各种提供商中用作云服务。像NVIDIA V100或A100这样的高端GPU可能是昂贵的，每单位的成本在8,000至15,000美元之间，但它们提供了更多的控制和多功能性[1] [3]。 GPU的云价格各不相同，在Google Cloud上，NVIDIA V100之类的选项约为每小时2.48美元[1]。
对于短期或大规模的AI任务，由于其优化的性能和减少的计算时间，TPU可能更具成本效益。但是，对于长期项目或需要对硬件进行更多控制的项目，尽管前期成本较高，但GPU可能是可取的[9]。此外，TPU更节能，随着时间的推移，运营成本降低[2]。
引用：[1] https://www.datacamp.com/blog/tpu-vs-gpu-ai
[2] https://www.wevolver.com/article/tpu-vs-gpu-in-ai-a-ai-a-comprehens-guide-to-their-their-their-their-pher---- impact-simpact-on son-mavinalligence
[3] https://www.dataknobs.com/generativeai/tpu/tpu-gpu-cost.html
[4] https://cloud.google.com/blog/products/compute/performance-performance-per-per-gpus-gpus-and-tpus-and-tpus-for-ai-inference
[5] https://www.chaotropy.com/why-googles-tpus-are-no-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-cloud-tpu-vs-cloud-functions/
[9] https://www.reddit.com/r/machinelearning/comments/zil35t/d_does_google_tpu_v4_v4_v4_compete_with_with_with_gpus_in/