Le GPU possono essere più convenienti delle TPU in diverse applicazioni di intelligenza artificiale, principalmente a causa della loro versatilità e disponibilità su varie piattaforme. Ecco alcuni scenari in cui le GPU potrebbero offrire una migliore efficacia del costo:
1. Versatilità e compatibilità: le GPU sono ampiamente supportate da più quadri e biblioteche software, rendendoli adatti a una gamma più ampia di compiti di intelligenza artificiale oltre l'apprendimento profondo, come il rendering grafico e le simulazioni scientifiche [4] [6]. Questa versatilità può ridurre la necessità di hardware e formazione specializzati, riducendo potenzialmente i costi complessivi.
2. Disponibilità e prezzi: le GPU sono disponibili da più produttori, offrendo una serie di prezzi e configurazioni. Questa diversità consente agli utenti di selezionare GPU che si adattano al loro budget e alle esigenze specifiche, che possono essere più convenienti rispetto ai TPU proprietari e spesso più costosi, in particolare per le distribuzioni locali [6] [8].
3. Attività di intelligenza artificiale per scopi generali: per le attività di intelligenza artificiale che non si basano fortemente su operazioni di tensore o non sono ottimizzate per le TPU, le GPU possono fornire prestazioni sufficienti a un costo inferiore. Ciò include attività come la preelaborazione dei dati, l'ingegneria delle funzionalità e i modelli di apprendimento automatico su scala ridotta in cui il sovraccarico dell'inizializzazione TPU potrebbe non essere giustificato [1] [7].
4. Cloud vs. locale: sebbene le TPU sono altamente ottimizzate per ambienti cloud come Google Cloud, le GPU possono essere più convenienti per le distribuzioni locali a causa della loro più ampia disponibilità e di un investimento iniziale inferiore rispetto alla creazione di un'infrastruttura TPU [ 5] [6].
In sintesi, le GPU sono più convenienti quando la versatilità, la compatibilità e la disponibilità sono prioritarie sulla performance specializzata delle TPU. Tuttavia, per le attività di apprendimento profondo su larga scala ottimizzate per le operazioni di tensore, le TPU potrebbero comunque offrire prestazioni ed efficienza migliori nonostante i costi più elevati.
Citazioni:[1] https://www.digitalocean.com/resources/articles/optimize-gpu-costs
[2] https://www.aplytech.com/tpu-vs-gpu-whats-the-best-fit-for-optimizing-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.wovolver.com/article/tpu-vs-gpu-in-ai-a-compresensive-guide-to-their-moles-and-impact-on-artificial-intelligence
[7] https://openmetal.io/resources/blog/balancing-cost-and-performance-when-to-opt-for-cpus-in-ai-applications/
[8] https://openmetal.io/docs/product-guides/private-cloud/tpu-vs-gpu-pros-and-cons/