GPU могут быть более рентабельными, чем TPU в нескольких приложениях искусственного интеллекта, в первую очередь из-за их универсальности и доступности на различных платформах. Вот несколько сценариев, где графические процессоры могут обеспечить лучшую экономическую эффективность:
1. Универсальность и совместимость: графические процессоры широко поддерживаются несколькими программными рамками и библиотеками, что делает их подходящими для более широкого диапазона задач AI помимо глубокого обучения, таких как графический рендеринг и научное моделирование [4] [6]. Эта универсальность может снизить потребность в специализированном оборудовании и обучении, что может снизить общие затраты.
2. Доступность и цены: графические процессоры доступны от нескольких производителей, предлагая диапазон цен и конфигураций. Это разнообразие позволяет пользователям выбирать графические процессоры, которые соответствуют их бюджету и конкретным потребностям, которые могут быть более экономически эффективными, чем запатентованные и часто более дорогие TPU, особенно для локальных развертываний [6] [8].
3. Задачи AI общего назначения: для задач AI, которые не полагаются на тензоры или не оптимизированы для TPU, графические процессоры могут обеспечить достаточную производительность при более низких затратах. Это включает в себя такие задачи, как предварительная обработка данных, инженерия функций и модели меньшего масштаба машинного обучения, где накладные расходы инициализации TPU не могут быть оправданы [1] [7].
4. Cloud vs. 5] [6].
Таким образом, графические процессоры являются более экономически эффективными, когда универсальность, совместимость и доступность приоритет в отношении специализированных результатов TPU. Тем не менее, для крупномасштабных задач глубокого обучения, оптимизированных для тензорных операций, TPU могут по-прежнему обеспечивать лучшую производительность и эффективность, несмотря на более высокие затраты.
Цитаты:[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-vs-cloud
[6] https://www.wevolver.com/article/tpu-vs-gpu-in-ai-a-comprehany-guide-tho-their-roles-and-in-in-artificial-intelligence
[7] https://openmetal.io/resources/blog/balancing-cost-and-performance-wne-to-opt-for-cpus-in-ai-applications/
[8] https://openmetal.io/docs/product-guides/private-cloud/tpu-vs-gpu-pros-and-cons/