GPU dapat lebih hemat biaya daripada TPU dalam beberapa aplikasi AI, terutama karena keserbagunaan dan ketersediaannya di berbagai platform. Berikut adalah beberapa skenario di mana GPU mungkin menawarkan efektivitas biaya yang lebih baik:
1. Keserbagunaan dan kompatibilitas: GPU secara luas didukung oleh beberapa kerangka kerja dan perpustakaan perangkat lunak, membuatnya cocok untuk berbagai tugas AI yang lebih luas di luar pembelajaran mendalam, seperti rendering grafis dan simulasi ilmiah [4] [6]. Fleksibilitas ini dapat mengurangi kebutuhan untuk perangkat keras dan pelatihan khusus, berpotensi menurunkan biaya keseluruhan.
2. Ketersediaan dan Harga: GPU tersedia dari beberapa produsen, menawarkan berbagai titik harga dan konfigurasi. Keragaman ini memungkinkan pengguna untuk memilih GPU yang sesuai dengan anggaran dan kebutuhan spesifik mereka, yang bisa lebih hemat biaya daripada TPU yang paling mahal dan seringkali lebih mahal, terutama untuk penyebaran di tempat [6] [8].
3. Tugas AI tujuan umum: Untuk tugas AI yang tidak terlalu bergantung pada operasi tensor atau tidak dioptimalkan untuk TPU, GPU dapat memberikan kinerja yang cukup dengan biaya yang lebih rendah. Ini termasuk tugas-tugas seperti preprocessing data, rekayasa fitur, dan model pembelajaran mesin skala kecil di mana overhead inisialisasi TPU mungkin tidak dibenarkan [1] [7].
4. Cloud vs. di tempat: Sementara TPU sangat dioptimalkan untuk lingkungan cloud seperti Google Cloud, GPU dapat lebih hemat biaya untuk penyebaran di tempat karena ketersediaannya yang lebih luas dan investasi awal yang lebih rendah dibandingkan dengan pengaturan infrastruktur TPU [ 5] [6].
Singkatnya, GPU lebih hemat biaya ketika keserbagunaan, kompatibilitas, dan ketersediaan diprioritaskan daripada kinerja khusus TPU. Namun, untuk tugas pembelajaran mendalam skala besar yang dioptimalkan untuk operasi tensor, TPU mungkin masih menawarkan kinerja dan efisiensi yang lebih baik meskipun biaya lebih tinggi.
Kutipan:[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-comprehensive-guide-to-their-roles-dimpact-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-wons/