在多个AI应用中，GPU可能比TPU更具成本效益，这主要是由于它们在各个平台上的多功能性和可用性。在某些情况下，GPU可能会提供更好的成本效益：
1。多功能性和兼容性：GPU得到了多个软件框架和库的广泛支持，使其适合于深度学习以外的更广泛的AI任务，例如图形渲染和科学模拟[4] [6]。这种多功能性可以减少对专业硬件和培训的需求，从而有可能降低总体成本。
2。可用性和定价：GPU可从多家制造商那里获得，提供一系列价格和配置。这种多样性使用户可以选择适合其预算和特定需求的GPU，这比专有且通常更昂贵的TPU更具成本效益，尤其是对于本地部署而言[6] [8]。
3。通用AI任务：对于不严重依赖张量操作或不针对TPU进行优化的AI任务，GPU可以以较低的成本提供足够的性能。这包括诸如数据预处理，功能工程和较小规模的机器学习模型之类的任务，其中TPU初始化的开销可能是没有合理的[1] [7]。
4。Cloudvs.本地：虽然TPU是针对Google Cloud等云环境高度优化的，但与建立TPU基础架构相比，GPU对于本地部署的成本效益可能更具成本效益。 5] [6]。
总而言之，当多功能性，兼容性和可用性优先于TPU的专业性能时，GPU更具成本效益。但是，对于针对张量操作进行了优化的大规模深度学习任务，尽管成本更高，TPU仍然可能会提供更好的性能和效率。
引用：[1] https://www.digitalocean.com/resources/articles/optimize-gpu-costs
[2] https://www.aptlytech.com/tpu-vs-gpu-whats-the-best-best-for-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-ai-a-comprehens-guide-to-their-their-their-their-pher---- impact-simpact-on son-mavinalligence
[7] https://openmetal.io/resources/blog/ballancing-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/