GPU var būt rentablāks nekā TPU vairākās AI lietojumprogrammās, galvenokārt tāpēc, ka to daudzpusība un pieejamība dažādās platformās. Šeit ir daži scenāriji, kad GPU varētu piedāvāt labāku rentabilitāti:
1. Daudzpusība un savietojamība: GPU plaši atbalsta vairāki programmatūras ietvari un bibliotēkas, padarot tos piemērotus plašākam AI uzdevumu klāstam, kas pārsniedz dziļas mācības, piemēram, grafikas atveidošana un zinātniskās simulācijas [4] [6]. Šī daudzpusība var samazināt vajadzību pēc specializētas aparatūras un apmācības, potenciāli samazinot kopējās izmaksas.
2. Pieejamība un cenu noteikšana: GPU ir pieejami no vairākiem ražotājiem, piedāvājot virkni cenu punktu un konfigurāciju. Šī daudzveidība ļauj lietotājiem izvēlēties GPU, kas atbilst viņu budžetam un īpašajām vajadzībām, kas var būt rentablāki nekā patentētie un bieži vien dārgāki TPU, it īpaši izvietošanai uz vietas [6] [8].
3. Vispārīgi vērtētie AI uzdevumi: AI uzdevumiem, kas lielā mērā nepaļaujas uz tensora darbībām vai nav optimizēti TPU, GPU var nodrošināt pietiekamu veiktspēju par zemākām izmaksām. Tas ietver tādus uzdevumus kā datu priekšapstrāde, funkciju inženierija un mazāka mēroga mašīnmācīšanās modeļi, kur TPU inicializācijas pieskaitāmās izmaksas varētu nebūt pamatotas [1] [7].
4. Mākonis un uz vietas: Lai arī TPU ir ļoti optimizēts mākoņu vidē, piemēram, Google Cloud, GPU var būt rentablāks izvietošanai uz vietas, jo to plašāka pieejamība un zemāka sākotnējā ieguldījums, salīdzinot ar TPU infrastruktūras izveidošanu [ 5] [6].
Rezumējot, GPU ir rentablāki, ja daudzpusība, savietojamība un pieejamība ir prioritāte salīdzinājumā ar TPU specializēto veiktspēju. Tomēr liela mēroga dziļas mācīšanās uzdevumiem, kas optimizēti tensora operācijām, TPU joprojām varētu piedāvāt labāku sniegumu un efektivitāti, neskatoties uz augstākām izmaksām.
Atsauces:[1] https://www.digitalocean.com/resources/articles/optimize-gpu-costs
[2] https://www.aptlytech.com/tpu-vs-gpu-whats-the-best-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-pemises-vs-cloud
[6.]
[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/