GPU mohou být nákladově efektivnější než TPU v několika aplikacích AI, především kvůli jejich všestrannosti a dostupnosti na různých platformách. Zde je několik scénářů, kde by GPU mohou nabídnout lepší efektivitu nákladů:
1. všestrannost a kompatibilita: GPU jsou široce podporovány více softwarovými rámcemi a knihovnami, díky čemuž jsou vhodné pro širší škálu úkolů AI nad rámec hlubokého učení, jako je grafické vykreslování a vědecké simulace [4] [6]. Tato všestrannost může snížit potřebu specializovaného hardwaru a školení a potenciálně snižovat celkové náklady.
2. dostupnost a ceny: GPU jsou k dispozici od více výrobců a nabízejí řadu cenových bodů a konfigurací. Tato rozmanitost umožňuje uživatelům vybrat GPU, které vyhovují jejich rozpočtu a specifickým potřebám, které mohou být nákladově efektivnější než proprietární a často dražší TPU, zejména pro nasazení na místě [6] [8].
3. obecné úkoly AI: Pro úkoly AI, které se silně nespoléhají na operace Tensor nebo nejsou optimalizovány pro TPU, může GPU poskytnout dostatečný výkon za nižší náklady. To zahrnuje úkoly, jako je předběžné zpracování dat, funkční inženýrství a modely strojového učení menšího měřítka, kde nesmí být režie inicializace TPU odůvodněna [1] [7].
4. Cloud vs. on-primise: Zatímco TPU jsou vysoce optimalizovány pro cloudová prostředí, jako je Google Cloud, GPU mohou být nákladově efektivnější pro nasazení na místě kvůli jejich širší dostupnosti a nižší počáteční investici ve srovnání s nastavením infrastruktury TPU [ 5] [6].
Stručně řečeno, GPU jsou nákladově efektivnější, když je všestrannost, kompatibilita a dostupnost upřednostňována před specializovaným výkonem TPU. Pro rozsáhlé úkoly s hlubokým učením však optimalizované pro provoz tenzorů však TPU mohou i přes vyšší náklady nabízet lepší výkon a efektivitu.
Citace:[1] https://www.digitalocean.com/resources/articles/optimize-gpu-costs
[2] https://www.aptlytech.com/tpu-vs-gbutthats-the-best-fit-for-optimising-ai/
[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-gpu-in-ai-a-comprehensive-guide-to-their-roles-and-impact-on-artficial-intelligence
[7] https://openmetal.io/resources/blog/balancing-cost-and-performance-when-opt-cpus-in-ai-applications/
[8] https://openmetal.io/docs/product-guides/private-cloud/tpu-vs-gpu-dos-and-cons/