GPU สามารถประหยัดค่าใช้จ่ายได้มากกว่า TPUs ในแอปพลิเคชัน AI หลายแอปพลิเคชันส่วนใหญ่เกิดจากความเก่งกาจและความพร้อมใช้งานในแพลตฟอร์มต่างๆ นี่คือสถานการณ์บางอย่างที่ GPUs อาจให้ความคุ้มค่าที่ดีกว่า:
1. ความเก่งกาจและความเข้ากันได้: GPU ได้รับการสนับสนุนอย่างกว้างขวางจากเฟรมเวิร์กและห้องสมุดหลายเฟรมทำให้เหมาะสำหรับงาน AI ที่กว้างขึ้นนอกเหนือจากการเรียนรู้อย่างลึกซึ้งเช่นการแสดงผลกราฟิกและการจำลองทางวิทยาศาสตร์ [4] [6] ความเก่งกาจนี้สามารถลดความจำเป็นในการใช้ฮาร์ดแวร์และการฝึกอบรมเฉพาะทางซึ่งอาจลดต้นทุนโดยรวม
2. ความพร้อมใช้งานและการกำหนดราคา: GPU มีให้บริการจากผู้ผลิตหลายรายซึ่งมีจุดราคาและการกำหนดค่าที่หลากหลาย ความหลากหลายนี้ช่วยให้ผู้ใช้สามารถเลือก GPU ที่เหมาะสมกับงบประมาณและความต้องการเฉพาะของพวกเขาซึ่งสามารถประหยัดค่าใช้จ่ายได้มากกว่า TPU ที่เป็นกรรมสิทธิ์และมักจะมีราคาแพงกว่าโดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับการปรับใช้ในสถานที่ [6] [8]
3. งาน AI ที่ใช้งานทั่วไป: สำหรับงาน AI ที่ไม่ได้พึ่งพาการทำงานของเทนเซอร์อย่างหนักหรือไม่ได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับ TPU, GPU สามารถให้ประสิทธิภาพที่เพียงพอในราคาที่ต่ำกว่า ซึ่งรวมถึงงานต่าง ๆ เช่นการประมวลผลข้อมูลล่วงหน้าวิศวกรรมคุณลักษณะและรูปแบบการเรียนรู้ของเครื่องขนาดเล็กที่ค่าใช้จ่ายของการเริ่มต้น TPU อาจไม่เป็นธรรม [1] [7]
4. คลาวด์กับในสถานที่: ในขณะที่ TPU ได้รับการปรับให้เหมาะสมอย่างมากสำหรับสภาพแวดล้อมคลาวด์เช่น Google Cloud GPU สามารถประหยัดค่าใช้จ่ายได้มากขึ้นสำหรับการปรับใช้ในสถานที่เนื่องจากความพร้อมใช้งานที่กว้างขึ้นและการลงทุนเริ่มต้นที่ลดลงเมื่อเทียบกับการตั้งค่าโครงสร้างพื้นฐาน TPU [ 5] [6]
โดยสรุป GPU นั้นมีประสิทธิภาพมากขึ้นเมื่อมีความสามารถรอบตัวความเข้ากันได้และความพร้อมใช้งานได้รับการจัดลำดับความสำคัญมากกว่าประสิทธิภาพเฉพาะของ TPU อย่างไรก็ตามสำหรับงานการเรียนรู้เชิงลึกขนาดใหญ่ที่ได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับการดำเนินงานของเทนเซอร์ TPUs อาจยังคงให้ประสิทธิภาพและประสิทธิภาพที่ดีขึ้นแม้จะมีค่าใช้จ่ายสูงกว่า
การอ้างอิง:[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-loud
[6] https://www.wevolver.com/article/tpu-vs-gpu-in-ai-a-a-comprehensi
[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/