Графічні процесори можуть бути більш економічними, ніж TPU, у кількох додатках AI, насамперед завдяки їх універсальності та доступності на різних платформах. Ось кілька сценаріїв, де GPU можуть запропонувати кращу економічну ефективність:
1. Універсальність та сумісність: графічні процесори широко підтримуються декількома програмними рамками та бібліотеками, що робить їх придатними для більш широкого спектру завдань AI, що перевищує глибоке навчання, наприклад, графічне відображення та наукові моделювання [4] [6]. Ця універсальність може зменшити потребу в спеціалізованому обладнанні та навчанні, що потенційно знижує загальні витрати.
2. Наявність та ціни: GPU доступні у декількох виробників, пропонуючи цілий ряд цінових точок та конфігурацій. Це різноманіття дозволяє користувачам вибирати графічні процесори, які відповідають їх бюджету та конкретним потребам, що може бути більш економічно вигідним, ніж фірмові та часто дорожчі ТПУ, особливо для локальних розгортання [6] [8].
3. Завдання AI загального призначення: Для завдань AI, які не сильно покладаються на тензорні операції або не оптимізовані для ТПУ, GPU може забезпечити достатню продуктивність за меншими витратами. Сюди входять такі завдання, як попередня обробка даних, інженерія функцій та менші моделі машинного навчання, де накладні витрати ініціалізації ТПУ можуть бути не виправданими [1] [7].
4. Хмара проти локальних: Хоча TPU є високо оптимізованими для хмарних середовищ, таких як Google Cloud, GPU можуть бути більш економічними для локальних розгортання завдяки більш широкій доступності та зниженню початкових інвестицій порівняно з налаштуванням інфраструктури TPU [ 5] [6].
Підсумовуючи, графічні процесори є більш економічними, коли універсальність, сумісність та доступність надаються пріоритетними над спеціалізованими показниками ТПУ. Однак для масштабних завдань глибокого навчання, оптимізованих для тензорних операцій, ТПУ все ще можуть запропонувати кращі показники та ефективність, незважаючи на більш високі витрати.
Цитати:[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
4
[7] https://openmetal.io/resources/blog/balancing-cost-and-performance-when-to-opt-for-cpus-in-ai-aplications/
[8] https://openmetal.io/docs/product-guides/private-cloud/tpu-vs-gpu-pros-and-cons/