L'intégration des unités de traitement du tenseur (TPU) avec TensorFlow diffère entre Google Cloud et Google Colab principalement en termes de scénarios de configuration, d'accessibilité et d'utilisation.
Intégration Google Cloud TPU:
- Configuration et accès: Dans Google Cloud, les TPU sont accessibles via des machines virtuelles TPU Cloud. Les utilisateurs se connectent à ces machines virtuelles à l'aide de SSH et peuvent installer TensorFlow pour utiliser les TPU. Cette configuration permet plus de contrôle sur l'environnement et convient aux projets d'apprentissage automatique complexes à grande échelle [1] [3].
- Évolutivité et flexibilité: Google Cloud TPUS offre l'évolutivité en permettant aux utilisateurs de créer des clusters de TPU, qui peuvent être combinés avec des CPU et des GPU. Cette flexibilité est bénéfique pour les tâches de formation des modèles AI à grande échelle et d'inférence [3] [7].
- Stockage de données: Lors de l'utilisation de TPU dans Google Cloud, les fichiers de données doivent être stockés dans les seaux Google Cloud Storage (GCS) pour un accès efficace [5].
Intégration Google Colab TPU:
- Configuration et accès: Google Colab fournit un environnement gratuit basé sur le cloud où les TPU sont accessibles directement sans avoir besoin de connexions SSH. Cela permet aux utilisateurs d'expérimenter plus facilement les TPU sans configuration approfondie [2].
- Scénarios d'utilisation: Colab est idéal pour le prototypage, les tests et les projets à plus petite échelle. Il intègre les TPU de manière transparente dans l'environnement du cahier Jupyter, permettant aux utilisateurs de tirer rapidement parti des TPU pour la formation des réseaux de neurones [2].
- Compatibilité de la version TensorFlow: la prise en charge de TPU de Colab nécessite une compatibilité TensorFlow 2.x. Les utilisateurs doivent s'assurer que leur code est compatible avec TensorFlow 2.x, car les versions plus anciennes peuvent ne pas fonctionner correctement en raison des API obsolètes [2].
En résumé, Google Cloud propose un environnement TPU plus robuste et évolutif adapté aux projets à grande échelle, tandis que Google Colab fournit une plate-forme pratique et accessible pour des expériences et un prototypage à petite échelle.
Citations:[1] https://cloud.google.com/tpu/docs/run-calcul-tetensorflow
[2] https://stackoverflow.com/questions/58225050/how-can-you-use-tpu-from-google-colab-in-tensorflow-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-epth-look-at-googles-first-tensor-processing-unit-tpu
[5] https://www.tensorflow.org/guide/tpu
[6] https://openmetal.io/docs/product-guides/private-cloud/tpu-vs-gpu-pros-and-cons/
[7] https://cloud.google.com/tpu
[8] https://www.datacamp.com/blog/tpu-vs-gpu-ai