A integração de unidades de processamento de tensores (TPUs) com TensorFlow difere entre o Google Cloud e o Google Colab principalmente em termos de cenários de configuração, acessibilidade e uso.
Google Cloud TPU Integration:
- Configuração e acesso: no Google Cloud, as TPUs são acessadas via Cloud TPU VMS. Os usuários se conectam a essas VMs usando o SSH e podem instalar o TensorFlow para utilizar as TPUs. Essa configuração permite mais controle sobre o ambiente e é adequada para projetos complexos de aprendizado de máquina em larga escala [1] [3].
- Escalabilidade e flexibilidade: o Google Cloud TPUs oferece escalabilidade, permitindo que os usuários criem clusters de TPUs, que podem ser combinados com CPUs e GPUs. Essa flexibilidade é benéfica para tarefas de treinamento e inferência de modelo de IA em larga escala [3] [7].
- Armazenamento de dados: Ao usar o TPUS no Google Cloud, os arquivos de dados devem ser armazenados nos baldes do Google Cloud Storage (GCS) para acesso eficiente [5].
Integração do Google Colab TPU:
- Configuração e acesso: o Google Colab fornece um ambiente gratuito baseado em nuvem, onde as TPUs podem ser acessadas diretamente sem a necessidade de conexões SSH. Isso facilita a experiência dos usuários com TPUs sem configuração extensa [2].
- Cenários de uso: o COLAB é ideal para prototipagem, teste e projetos de menor escala. Ele se integra perfeitamente ao TPUS no ambiente de notebook Jupyter, permitindo que os usuários aproveitem rapidamente as TPUs para treinamento de redes neurais [2].
- Compatibilidade da versão TensorFlow: o suporte à TPU da COLAB requer compatibilidade com TensorFlow 2.x. Os usuários devem garantir que seu código seja compatível com o TensorFlow 2.x, pois as versões mais antigas podem não funcionar corretamente devido a APIs depreciada [2].
Em resumo, o Google Cloud oferece um ambiente de TPU mais robusto e escalável, adequado para projetos em larga escala, enquanto o Google Colab fornece uma plataforma conveniente e acessível para experimentos e prototipagem de menor escala.
Citações:[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-ne-depth-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