GPU môžu byť nákladovo efektívnejšie ako TPU v niekoľkých aplikáciách AI, predovšetkým kvôli ich všestrannosti a dostupnosti na rôznych platformách. Tu sú niektoré scenáre, v ktorých by GPU mohli ponúknuť lepšiu nákladovú efektívnosť:
1. Univerzálnosť a kompatibilita: GPU sú široko podporované viacerými softvérovými rámcami a knižnicami, vďaka čomu sú vhodné pre širšiu škálu úloh AI nad rámec hlbokého učenia, ako je grafické vykreslenie a vedecké simulácie [4] [6]. Táto univerzálnosť môže znížiť potrebu špecializovaného hardvéru a školenia, čo potenciálne zníži celkové náklady.
2. Dostupnosť a ceny: GPU sú k dispozícii od viacerých výrobcov a ponúka celý rad cenových bodov a konfigurácií. Táto rozmanitosť umožňuje používateľom vybrať GPU, ktoré vyhovujú ich rozpočtu a špecifickým potrebám, ktoré môžu byť nákladovo efektívnejšie ako proprietárne a často drahšie TPU, najmä pre nasadenia v priestoroch [6] [8].
3. Všeobecné úlohy AI: pre úlohy AI, ktoré sa veľmi nespoliehajú na tenzorové operácie alebo nie sú optimalizované pre TPU, môžu GPU zabezpečiť dostatočný výkon za nižšie náklady. Zahŕňa to úlohy, ako je predbežné spracovanie údajov, inžinierstvo funkcií a modely strojového učenia v menšom rozsahu, kde režijná inicializácia TPU nemusí byť opodstatnená [1] [7].
4. Cloud vs. na mieste: Zatiaľ čo TPU sú vysoko optimalizované pre cloudové prostredia, ako je Google Cloud, GPU môže byť nákladovo efektívnejšie pre nasadenie v priestoroch kvôli ich širšej dostupnosti a nižšej počiatočnej investície v porovnaní so vytvorením infraštruktúry TPU [ 5] [6].
Stručne povedané, GPU sú nákladovo efektívnejšie, keď sa všestrannosť, kompatibilita a dostupnosť uprednostňujú pred špecializovaným výkonom TPU. Avšak pre rozsiahle hlboké vzdelávacie úlohy optimalizované pre tenzorové operácie môžu TPU stále ponúknuť lepší výkon a efektívnosť napriek vyšším nákladom.
Citácie:[1] https://www.digitalocean.com/resources/articles/optimize-gpu-costs
[2] https://www.aptlytech.com/tpu-vs-gpu-whats-the-best-fit-for-optimization-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-premuss-vs-cloud
[6] https://www.wevolver.com/article/tpu-vs-gpu-in-ai-a-comprehension-guide-t-their-ol-olles-and--imact-on-artificial-intelligencia
[7] https://openmetal.io/resources/blog/balancing-cost-and-performance-wen-to-opt-for-cpus-in-ai-applications/
[8] https://openmetal.io/docs/product-guides/private-cloud/tpu-vs-gpu-pros-and-cons/