Kuo TPU integracija su „TensorFlow“ skiriasi tarp „Google Cloud“ ir „Google Colab“

„Google Cloud TPU“ integracija:
- Sąranka ir prieiga: „Google“ debesyje TPU pasiekiama per „Cloud TPU VMS“. Vartotojai prisijungia prie šių VM naudodami SSH ir gali įdiegti „TensorFlow“, kad galėtų naudoti TPU. Ši sąranka leidžia labiau kontroliuoti aplinką ir yra tinkama didelio masto, sudėtingų mašinų mokymosi projektams [1] [3].
- mastelio keitimas ir lankstumas: „Google Cloud TPU“ siūlo mastelį, leisdamas vartotojams sukurti TPU grupes, kurias galima derinti su CPU ir GPU. Šis lankstumas yra naudingas didelio masto AI modelio mokymui ir išvadų užduotims [3] [7].
- Duomenų saugykla: Kai naudojate TPU „Google Cloud“, duomenų failai turėtų būti saugomi „Google Cloud Storage“ (GCS) kaušuose, kad būtų galima efektyviai pasiekti [5].

„Google Colab TPU“ integracija:
- Sąranka ir prieiga: „Google Colab“ suteikia nemokamą aplinką, pagrįstą debesimis, kur TPU galima pasiekti tiesiogiai, nereikalaujant SSH jungčių. Tai leidžia vartotojams lengviau eksperimentuoti su TPU be išsamios sąrankos [2].
- Naudojimo scenarijai: „Colab“ idealiai tinka prototipų kūrimui, testavimui ir mažesnio masto projektams. Tai sklandžiai integruoja TPU į „Jupyter“ nešiojamąjį kompiuterį, leidžiančią vartotojams greitai panaudoti TPU mokymui neuroninius tinklus [2].
- „TensorFlow“ versijos suderinamumas: „Colab“ TPU palaikymas reikalauja „Tensorflow 2.x“ suderinamumo. Vartotojai turi įsitikinti, kad jų kodas yra suderinamas su „TensorFlow 2.X“, nes senesnės versijos gali netinkamai veikti dėl nusidėvėjusios API [2].

Apibendrinant galima pasakyti, kad „Google Cloud“ siūlo tvirtesnę ir keičiamą TPU aplinką, tinkančią didelio masto projektams, o „Google Colab“ suteikia patogią ir prieinamą platformą mažesnio masto eksperimentams ir prototipams.