GPU-ji so lahko stroškovno učinkovitejši od TPU-jev v več aplikacijah AI, predvsem zaradi vsestranskosti in razpoložljivosti na različnih platformah. Tu je nekaj scenarijev, kjer bi GPU-ji lahko ponudili boljšo stroškovno učinkovitost:
1. vsestranskost in združljivost: GPU -ji široko podpirajo več programskih okvirov in knjižnic, zaradi česar so primerni za širši razpon nalog AI, ki presegajo globoko učenje, kot so grafične upodabljanje in znanstvene simulacije [4] [6]. Ta vsestranskost lahko zmanjša potrebo po specializirani strojni opremi in usposabljanju, kar lahko zniža skupne stroške.
2. Razpoložljivost in cene: GPU -ji so na voljo pri več proizvajalcih, ki ponujajo vrsto cenovnih točk in konfiguracij. Ta raznolikost uporabnikom omogoča izbiro GPU-jev, ki ustrezajo njihovemu proračunu in posebnim potrebam, kar je lahko bolj stroškovno učinkovito kot lastniški in pogosto dražji TPU, zlasti za lokalne namestitve [6] [8].
3. Naloge AI splošne namene: za AI naloge, ki se ne zanašajo na tenzorske operacije ali niso optimizirane za TPU, lahko GPU-ji zagotavljajo zadostno zmogljivost z nižjimi stroški. To vključuje naloge, kot so predhodno obdelava podatkov, inženiring značilnosti in modeli strojnega učenja manjšega obsega, kjer režijskih stroškov inicializacije TPU morda ne bo upravičeno [1] [7].
4. Cloud v primerjavi z lokalnimi prostori: Medtem ko so TPU-ji zelo optimizirani za oblačna okolja, kot je Google Cloud, so lahko GPU-ji bolj stroškovno učinkovitejši za lokalne namestitve zaradi širše razpoložljivosti in nižje začetne naložbe v primerjavi z nastavitvijo infrastrukture TPU [ 5] [6].
Če povzamemo, so GPU-ji bolj stroškovno učinkoviti, kadar so vsestranskost, združljivost in razpoložljivost prednostni glede na specializirano uspešnost TPU-jev. Vendar pa lahko za obsežne naloge globokega učenja, optimizirane za tenzorske operacije, kljub višjim stroškom še vedno nudijo boljšo uspešnost in učinkovitost.
Navedbe:[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-compreeveny-guide-to-thheir-roles-in-impact-on-atificial-Inteligence
[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-coloud/tpu-vs-gpu-pros-and-cons/