يمكن أن تكون وحدات معالجة الرسومات وحدات معالجة الرسومات أكثر فعالية من حيث التكلفة من TPUs في العديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي ، ويرجع ذلك في المقام الأول إلى تعدد استخداماتها وتوافرها عبر منصات مختلفة. فيما يلي بعض السيناريوهات التي قد توفر فيها وحدات معالجة الرسومات فعالية من حيث التكلفة:
1. التنوع والتوافق: يتم دعم وحدات معالجة الرسومات على نطاق واسع من قبل أطر عمل ومكتبات متعددة ، مما يجعلها مناسبة لمجموعة أوسع من مهام الذكاء الاصطناعى تتجاوز التعلم العميق ، مثل تقديم الرسومات والمحاكاة العلمية [4] [6]. يمكن أن يقلل هذا التنوع من الحاجة إلى الأجهزة والتدريب المتخصصين ، مما قد يقلل من التكاليف الإجمالية.
2. توفر وتسعير: وحدات معالجة الرسومات المتاحة من العديد من الشركات المصنعة ، مما يوفر مجموعة من نقاط الأسعار والتكوينات. يتيح هذا التنوع للمستخدمين اختيار وحدات معالجة الرسومات التي تناسب ميزانيتهم واحتياجاتهم المحددة ، والتي يمكن أن تكون أكثر فعالية من حيث التكلفة من TPUs الخاصة وغالبًا ما تكون أكثر تكلفة ، خاصة بالنسبة للعمليات النشر المحلية [6] [8].
3. مهام الذكاء الاصطناعي للأغراض العامة: بالنسبة لمهام الذكاء الاصطناعى التي لا تعتمد بشدة على عمليات الموتر أو لم يتم تحسينها من أجل TPU ، يمكن أن توفر وحدات معالجة الرسومات أداءً كافيًا بتكلفة أقل. ويشمل ذلك مهام مثل المعالجة المسبقة للبيانات وهندسة الميزات ونماذج التعلم الآلي الأصغر على نطاق حيث قد لا يتم تبرير النفقات العامة لتهيئة TPU [1] [7].
4. السحابة مقابل المحترفين: في حين أن TPUs تم تحسينها بشكل كبير للبيئات السحابية مثل Google Cloud ، يمكن أن تكون وحدات معالجة الرسومات أكثر فعالية من حيث التكلفة للشروط المحلية بسبب توفرها الأوسع وانخفاض الاستثمار الأولي مقارنة بإنشاء بنية تحتية TPU [ 5] [6].
باختصار ، تكون وحدات معالجة الرسومات وحدات معالجة الرسومات أكثر فعالية من حيث التكلفة عندما يتم إعطاء الأولوية لبراعة وتوافق وتوافر على الأداء المتخصص لـ TPUs. ومع ذلك ، بالنسبة لمهام التعلم العميق على نطاق واسع تم تحسينها لعمليات الموتر ، قد لا تزال TPUs توفر أداءً أفضل وكفاءة على الرغم من ارتفاع التكاليف.
الاستشهادات:[1] https://www.digitalocean.com/resources/articles/optimize-gpu-costs
[2]
[3] https://nzocloud.com/blog/best-gpu-for-ai/
[4] https://www.datacamp.com/blog/tpu-vs-gpu-ai
[5] https://mobidev.biz/blog/gpu-machine-learning-on-premises-vs-cloud
[6] https://www.wevolver.com/article/tpu-vs-gu-in-ai-a-a-a-commrenment-guide-to--their-droles-and-ipt-
[7]
[8]