GPU'lar, öncelikle çeşitli platformlarda çok yönlülüğü ve kullanılabilirliği nedeniyle, çeşitli AI uygulamalarında TPU'lardan daha uygun maliyetli olabilir. GPU'ların daha iyi maliyet etkinliği sunabileceği bazı senaryolar:
1. Çok yönlülük ve uyumluluk: GPU'lar, birden fazla yazılım çerçevesi ve kütüphanesi tarafından yaygın olarak desteklenmektedir, bu da onları grafik oluşturma ve bilimsel simülasyonlar gibi derin öğrenmenin ötesinde daha geniş bir AI görevi aralığına uygun hale getirir [4] [6]. Bu çok yönlülük, özel donanım ve eğitim ihtiyacını azaltabilir ve potansiyel olarak toplam maliyetleri düşürebilir.
2. Kullanılabilirlik ve Fiyatlandırma: GPU'lar, bir dizi fiyat noktası ve konfigürasyon sunan birden fazla üreticiden edinilebilir. Bu çeşitlilik, kullanıcıların bütçelerine ve özel ihtiyaçlarına uygun GPU'ları seçmelerine olanak tanır, bu da özellikle şirket içi dağıtımlar için tescilli ve genellikle daha pahalı TPU'lardan daha uygun maliyetli olabilir [6] [8].
3. Genel amaçlı AI görevleri: Tensör işlemlerine büyük ölçüde güvenmeyen veya TPU'lar için optimize edilmeyen AI görevleri için GPU'lar daha düşük bir maliyetle yeterli performans sağlayabilir. Bu, TPU başlatma ek yükünün haklı gösterilmeyebileceği veri ön işleme, özellik mühendisliği ve daha küçük ölçekli makine öğrenme modelleri gibi görevleri içerir [1] [7].
4. Bulut ve Şirket içi: TPU'lar Google Cloud gibi bulut ortamları için oldukça optimize edilmiş olsa da, GPU'lar bir TPU altyapısı oluşturmaya kıyasla daha geniş kullanılabilirlikleri ve daha düşük ilk yatırımları nedeniyle şirket içi dağıtımlar için daha uygun maliyetli olabilir [ 5] [6].
Özetle, TPU'ların özel performansına göre çok yönlülük, uyumluluk ve kullanılabilirlik önceliklendirildiğinde GPU'lar daha uygun maliyetlidir. Bununla birlikte, tensör işlemleri için optimize edilmiş büyük ölçekli derin öğrenme görevleri için TPU'lar, daha yüksek maliyetlere rağmen yine de daha iyi performans ve verimlilik sunabilir.
Alıntılar:[1] https://www.digitalocean.com/resources/articles/optimize-gpu-costs
[2] https://www.aptlytech.com/tpu-vs-gpu-wats-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-ca-wining-on-premises-vs-cloud
[6] https://www.wevolver.com/article/tpu-vs-gpu-a-a-a-confremplience-guide-to-their- ve-pactive-telifial- Intelligence
[7] https://openmetal.io/resources/blog/balancing-cost-and-roforce-when-to-to-por-for-cpus-i-pplications/
[8] https://openmetal.io/docs/product-guides/private-cloud/tpu-vs-gpu-pros-don--cons//