GPU gali būti ekonomiškesnis nei TPU keliose AI programose, visų pirma dėl jų universalumo ir prieinamumo įvairiose platformose. Čia yra keletas scenarijų, kai GPU gali pasiūlyti geresnį ekonomiškumą:
1. Universalumas ir suderinamumas: GPU yra plačiai palaikomi keliomis programinės įrangos sistemomis ir bibliotekomis, todėl jie yra tinkami platesniam AI užduočių diapazonui, išskyrus gilų mokymąsi, pavyzdžiui, grafikos pateikimą ir mokslinį modeliavimą [4] [6]. Šis universalumas gali sumažinti specializuotos aparatinės įrangos ir mokymo poreikį, o tai gali sumažinti bendras išlaidas.
2. Prieinamumas ir kainodara: GPU galima įsigyti iš kelių gamintojų, siūlančių daugybę kainų taškų ir konfigūracijų. Ši įvairovė leidžia vartotojams pasirinkti GPU, atitinkančius jų biudžetą ir specifinius poreikius, kurie gali būti ekonomiškesni nei patentuotos ir dažnai brangesni TPU, ypač diegiant vietoje [6] [8].
3. Bendrosios paskirties AI užduotys: Atliekant AI užduotis, kurios labai nesiremia tenzorių operacijomis arba nėra optimizuotos TPU, GPU gali užtikrinti pakankamą našumą mažesnėmis sąnaudomis. Tai apima tokias užduotis kaip duomenų išankstinis apdorojimas, funkcijų inžinerija ir mažesnio masto mašinų mokymosi modeliai, kuriuose TPU inicijavimo pridėtinė vertė gali būti nepateisinta [1] [7].
4. Debesis ir vietiniai: nors TPU yra labai optimizuoti debesies aplinkai, tokioms kaip „Google Cloud“, GPU gali būti ekonomiškesnis vietoje diegimo vietoje dėl platesnio jų prieinamumo ir mažesnių pradinių investicijų, palyginti su TPU infrastruktūros nustatymu [ 5] [6].
Apibendrinant galima pasakyti, kad GPU yra ekonomiškesni, kai prioritetas yra skirtas universalumui, suderinamumui ir prieinamumui, palyginti su specializuotu TPU rezultatais. Tačiau dėl didelio masto giluminio mokymosi užduočių, optimizuotų tensorių operacijoms, TPU vis tiek gali pasiūlyti geresnį našumą ir efektyvumą, nepaisant didesnių išlaidų.
Citatos:[1] https://www.digitalocean.com/resources/articles/optimize-gpu-costs
[2] https://www.aptlytech.com/tpu-vs-gpu-whats-the-best-fit-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-comprhensive-guide-to-their-cold-and-impact-on-darficial-Intelligence
[7] https://openmetal.io/resources/blog/balancing-cost-and-performance-wento-o-opt-for-cpus-in-ai-application/
[8] https://openmetal.io/docs/product-guides/private-Cloud/tpu-vs-gpu-pros-and-cons/