As GPUs podem ser mais econômicas que o TPUS em vários aplicativos de IA, principalmente devido à sua versatilidade e disponibilidade em várias plataformas. Aqui estão alguns cenários em que as GPUs podem oferecer melhor custo-efetividade:
1. Versatilidade e compatibilidade: as GPUs são amplamente suportadas por várias estruturas e bibliotecas de software, tornando -as adequadas para uma gama mais ampla de tarefas de IA além do aprendizado profundo, como renderização gráfica e simulações científicas [4] [6]. Essa versatilidade pode reduzir a necessidade de hardware e treinamento especializados, potencialmente diminuindo os custos gerais.
2. Disponibilidade e preços: as GPUs estão disponíveis em vários fabricantes, oferecendo uma variedade de preços e configurações. Essa diversidade permite que os usuários selecionem as GPUs que atendem ao seu orçamento e necessidades específicas, o que pode ser mais econômico do que as TPUs proprietárias e geralmente mais caras, especialmente para implantações locais [6] [8].
3. Tarefas de IA de uso geral: para tarefas de IA que não confiam fortemente nas operações do tensor ou não são otimizadas para TPUs, as GPUs podem fornecer desempenho suficiente a um custo menor. Isso inclui tarefas como pré-processamento de dados, engenharia de recursos e modelos de aprendizado de máquina em menor escala, onde a sobrecarga da inicialização da TPU pode não ser justificada [1] [7].
4. Cloud vs. local: enquanto as TPUs são altamente otimizadas para ambientes em nuvem como o Google Cloud, as GPUs podem ser mais econômicas para implantações locais devido à sua disponibilidade mais ampla e menor investimento inicial em comparação com a criação de uma infraestrutura de TPU [ 5] [6].
Em resumo, as GPUs são mais econômicas quando a versatilidade, a compatibilidade e a disponibilidade são priorizadas sobre o desempenho especializado das TPUs. No entanto, para tarefas de aprendizado profundo em larga escala otimizadas para operações de tensoras, as TPUs ainda podem oferecer melhor desempenho e eficiência, apesar dos custos mais altos.
Citações:[1] https://www.digitalocean.com/resources/articles/optimize-gpu-costs
[2] https://www.aptlytech.com/tpu-vs-gpu-whats-the-best-fit-for-otimizing-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-comprensivence-guide-to-their-trins-nd-impacto on-setificial-intelligência
[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/