텐서 프로세싱 장치 (TPU)와 텐서 플로우의 통합은 주로 설정, 접근성 및 사용 시나리오 측면에서 Google Cloud와 Google Colab간에 다릅니다.
Google Cloud TPU 통합 :
- 설정 및 액세스 : Google Cloud에서 TPU는 Cloud TPU VM을 통해 액세스합니다. 사용자는 SSH를 사용하여 이러한 VM에 연결하고 TENSORFLOW를 설치하여 TPU를 활용할 수 있습니다. 이 설정은 환경에 대한 더 많은 제어를 제공 할 수 있으며 대규모 복잡한 기계 학습 프로젝트에 적합합니다 [1] [3].
- 확장 성 및 유연성 : Google Cloud TPU는 사용자가 CPU 및 GPU와 결합 할 수있는 TPU 클러스터를 만들 수 있도록하여 확장 성을 제공합니다. 이 유연성은 대규모 AI 모델 교육 및 추론 작업에 유리합니다 [3] [7].
- 데이터 스토리지 : Google Cloud에서 TPU를 사용할 때는 효율적인 액세스를 위해 GCS (Google Cloud Storage) 버킷에 데이터 파일을 저장해야합니다 [5].
Google Colab TPU 통합 :
- 설정 및 액세스 : Google Colab은 SSH 연결없이 TPU에 직접 액세스 할 수있는 무료 클라우드 기반 환경을 제공합니다. 이를 통해 사용자는 광범위한 설정없이 TPU를보다 쉽게 실험 할 수 있습니다 [2].
- 사용 시나리오 : Colab은 프로토 타이핑, 테스트 및 소규모 프로젝트에 이상적입니다. TPU는 Jupyter 노트북 환경에 원활하게 통합되어 사용자가 신경망을 훈련하기 위해 TPU를 빠르게 활용할 수 있습니다 [2].
- Tensorflow 버전 호환성 : Colab의 TPU 지원에는 Tensorflow 2.x 호환성이 필요합니다. 사용되지 않은 API로 인해 이전 버전이 올바르게 작동하지 않을 수 있으므로 사용자는 코드가 TensorFlow 2.X와 호환되는지 확인해야합니다 [2].
요약하면 Google Cloud는 대규모 프로젝트에 적합한보다 강력하고 확장 가능한 TPU 환경을 제공하는 반면 Google Colab은 소규모 실험 및 프로토 타이핑을위한 편리하고 액세스 가능한 플랫폼을 제공합니다.
인용 :[1] https://cloud.google.com/tpu/docs/run-calculation-tensorflow
[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-in-in-in-inpth-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-bons/
[7] https://cloud.google.com/tpu
[8] https://www.datacamp.com/blog/tpu-vs-gpu-ai