يختلف تكامل وحدات معالجة الموتر (TPUS) مع TensorFlow بين Google Cloud و Google Colab في المقام الأول من حيث الإعداد وإمكانية الوصول والاستخدام.
تكامل Google Cloud TPU:
- الإعداد والوصول: في Google Cloud ، يتم الوصول إلى tpus عبر Cloud TPU VMs. يتصل المستخدمون بهذه VMs باستخدام SSH ويمكنهم تثبيت TensorFlow لاستخدام TPUs. يسمح هذا الإعداد بمزيد من التحكم في البيئة وهو مناسب لمشاريع التعلم الآلي على نطاق واسع ومعقدة [1] [3].
- قابلية التوسع والمرونة: توفر Google Cloud TPUs قابلية التوسع من خلال السماح للمستخدمين بإنشاء مجموعات من TPUs ، والتي يمكن دمجها مع وحدات المعالجة المركزية ووحدة معالجة الرسومات. هذه المرونة مفيدة لمهام التدريب على نموذج الذكاء الاصطناعي واسعة النطاق [3] [7].
- تخزين البيانات: عند استخدام TPUs في Google Cloud ، يجب تخزين ملفات البيانات في دلاء Google Cloud Storage (GCS) للوصول الفعال [5].
تكامل Google Colab TPU:
- الإعداد والوصول: توفر Google Colab بيئة مجانية قائمة على السحابة حيث يمكن الوصول إلى TPU مباشرة دون الحاجة إلى اتصالات SSH. هذا يجعل من السهل على المستخدمين تجربة TPUs دون إعداد مكثف [2].
- سيناريوهات الاستخدام: كولاب مثالي للنماذج الأولية ، والاختبار ، والمشاريع الأصغر حجماً. يدمج TPUs بسلاسة في بيئة دفتر Jupyter ، مما يسمح للمستخدمين بالاستفادة بسرعة من TPUs لتدريب الشبكات العصبية [2].
- توافق إصدار TensorFlow: يتطلب دعم TPU من Colab توافق TensorFlow 2.x. يجب على المستخدمين التأكد من أن رمزهم متوافق مع TensorFlow 2.x ، حيث قد لا تعمل الإصدارات القديمة بشكل صحيح بسبب واجهات برمجة التطبيقات المهملة [2].
باختصار ، توفر Google Cloud بيئة TPU أكثر قوة وقابلة للتطوير مناسبة للمشاريع واسعة النطاق ، في حين توفر Google Colab منصة مريحة ويمكن الوصول إليها للتجارب والنماذج الأولية.
الاستشهادات:[1] https://cloud.google.com/tpu/docs/run-calculation-tensorflow
[2] https://stackoverflow.com/questions/582225050/how-can-you-use-tpu-from-google--sensorflow-2-0
[3] https://www.run.ai/guides/cloud-deep-learning/google-tpu
[4] https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/an-in-ed-look-at-googles-first-tensor-processing-unit-tpu
[5] https://www.tensorflow.org/guide/tpu
[6]
[7] https://cloud.google.com/tpu
[8] https://www.datacamp.com/blog/tpu-vs-gpu-ai