Интеграция единиц обработки тензоров (TPU) с TensorFlow отличается между Google Cloud и Google Colab в основном с точки зрения настройки, доступности и сценариев использования.
Интеграция Google Cloud TPU:
- Установка и доступ: в Google Cloud, TPU доступны через Cloud TPU VMS. Пользователи подключаются к этим виртуальным машинам с помощью SSH и могут установить TensorFlow для использования TPU. Эта настройка обеспечивает больше контроля над окружающей средой и подходит для крупномасштабных, сложных проектов машинного обучения [1] [3].
- Масштабируемость и гибкость: Google Cloud TPU предлагает масштабируемость, позволяя пользователям создавать кластеры TPU, которые можно объединить с процессорами и графическими процессорами. Эта гибкость полезна для крупномасштабных задач обучения и вывода в области искусственного интеллекта [3] [7].
- Хранение данных: при использовании TPU в Google Cloud файлы данных должны храниться в ведрах Google Cloud Storage (GCS) для эффективного доступа [5].
Интеграция Google Colab TPU:
- Установка и доступ: Google Colab предоставляет бесплатную облачную среду, в которой можно получить доступ непосредственно без необходимости в SSH-соединениях. Это облегчает пользователям экспериментировать с TPU без обширной настройки [2].
- Сценарии использования: Colab идеально подходит для прототипов, тестирования и проектов меньшего масштаба. Он плавно интегрируется в ноутбук Jupyter, позволяя пользователям быстро использовать TPU для обучения нейронных сетей [2].
- Совместимость версии TensorFlow: поддержка TPU Colab требует совместимости TensorFlow 2.x. Пользователи должны убедиться, что их код совместимы с Tensorflow 2.x, поскольку более старые версии могут работать неправильно из -за устаревших API [2].
Таким образом, Google Cloud предлагает более надежную и масштабируемую среду TPU, подходящую для крупномасштабных проектов, в то время как Google Colab предоставляет удобную и доступную платформу для небольших экспериментов и прототипов.
Цитаты:[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-tenorflow-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-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