GPU: t voivat olla kustannustehokkaampia kuin TPU: t useissa AI-sovelluksissa, johtuen pääasiassa niiden monipuolisuudesta ja saatavuudesta eri alustoilla. Tässä on joitain skenaarioita, joissa GPU: t saattavat tarjota paremman kustannustehokkuuden:
1. Useat ohjelmistokehykset ja kirjastot tukevat monipuolisuutta ja yhteensopivuutta: GPU: ta tukevat laajasti, mikä tekee niistä sopivia laajempaan AI -tehtäviin, jotka eivät ole syvän oppimisen, kuten grafiikan renderointia ja tieteellisiä simulaatioita [4] [6]. Tämä monipuolisuus voi vähentää erikoistuneiden laitteistojen ja koulutuksen tarvetta, mikä mahdollisesti alentaa kokonaiskustannuksia.
2. Saatavuus ja hinnoittelu: GPU: t ovat saatavana useilta valmistajilta, jotka tarjoavat valikoiman hintapisteitä ja kokoonpanoja. Tämän monimuotoisuuden avulla käyttäjät voivat valita GPU: t, jotka sopivat heidän budjettinsa ja erityistarpeisiinsa, jotka voivat olla kustannustehokkaampia kuin omaa ja usein kalliimpaa TPU: ta, etenkin paikkojen käyttöönottoissa [6] [8].
3. Yleiskäyttöiset AI-tehtävät: AI-tehtäville, jotka eivät luota voimakkaasti tensorin toimintoihin tai joita ei ole optimoitu TPU: lle, GPU: t voivat tarjota riittävän suorituskyvyn halvemmalla. Tämä sisältää tehtävät, kuten datan esikäsittely, ominaisuustekniikka ja pienempi koneoppimismallit, joissa TPU-alustusten yläpuolella ei ehkä ole perusteltua [1] [7].
4 5] [6].
Yhteenvetona voidaan todeta, että GPU: t ovat kustannustehokkaampia, kun monipuolisuus, yhteensopivuus ja saatavuus priorisoidaan TPU: n erikoistuneen suorituskyvyn suhteen. Tensorin toimintoihin optimoitujen laajamittaisten syvän oppimisen tehtävissä TPU: t saattavat silti tarjota paremman suorituskyvyn ja tehokkuuden korkeammista kustannuksista huolimatta.
Viittaukset:[1] https://www.digitalocean.com/resources/articles/optimize-gpu-costs
.
[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-pressises-vs-cloud
.
.
[8] https://openmetal.io/docs/product-guides/private-cloud/tpu-vs-gpu-pros-and-cons/