GPU는 여러 AI 애플리케이션에서 TPU보다 비용 효율적 일 수 있으며, 주로 다양한 플랫폼에서의 다양성과 가용성으로 인해 비용이 적용됩니다. GPU가 더 나은 비용 효율성을 제공 할 수있는 몇 가지 시나리오는 다음과 같습니다.
1. 다양성과 호환성 : GPU는 여러 소프트웨어 프레임 워크 및 라이브러리에 의해 널리 지원되므로 그래픽 렌더링 및 과학적 시뮬레이션과 같은 딥 러닝 이상의 광범위한 AI 작업에 적합합니다 [4] [6]. 이 다목적 성은 전문 하드웨어 및 교육의 필요성을 줄여서 전체 비용을 줄일 수 있습니다.
2. 가용성 및 가격 : GPU는 여러 제조업체에서 제공되며 다양한 가격대와 구성을 제공합니다. 이 다양성을 통해 사용자는 예산과 특정 요구에 맞는 GPU를 선택할 수 있으며, 특히 온-프레미스 배치의 경우 독점적이고 종종 더 비싼 TPU보다 비용 효율적 일 수 있습니다 [6] [8].
3. 일반 목적 AI 작업 : 텐서 작업에 크게 의존하지 않거나 TPU에 최적화되지 않은 AI 작업의 경우 GPU는 저렴한 비용으로 충분한 성능을 제공 할 수 있습니다. 여기에는 TPU 초기화의 오버 헤드가 정당화되지 않을 수있는 데이터 전처리, 기능 엔지니어링 및 소규모 기계 학습 모델과 같은 작업이 포함됩니다 [1] [7].
4. 클라우드 vs. 온-프레미스 : TPU는 Google Cloud와 같은 클라우드 환경에 최적화되어 있지만 GPU는 TPU 인프라 설정에 비해 가용성이 광범위하고 초기 투자가 낮아서 온 프레미스 배포에 더 비용 효율적일 수 있습니다. 5] [6].
요약하면, GPU는 다목적 성, 호환성 및 가용성이 TPU의 특수 성능에 비해 우선 순위를 정할 때 더 비용 효율적입니다. 그러나 텐서 운영에 최적화 된 대규모 딥 러닝 작업의 경우 TPU는 더 높은 비용에도 불구하고 여전히 더 나은 성능과 효율성을 제공 할 수 있습니다.
인용 :[1] https://www.digitalocean.com/resources/articles/optimize-gpu-costs
[2] https://www.aptlytech.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-vscloud
[6] https://www.wevolver.com/article/tpu-vs-gpu-in-ai-ai-cormencive-guide-to-their-roles-n-mimpact-on-artificial-intelligence
[7] https://openmetal.io/resources/blog/balancing-cost-and-performance-when-to-opt-for-cpus-in-applications/
[8] https://openmetal.io/docs/product-guides/private-cloud/tpu-vs-gpu-pros-bons/