Інтеграція одиниць обробки тензорів (TPU) з TensorFlow відрізняється між Google Cloud та Google Colab насамперед з точки зору налаштування, доступності та сценаріїв використання.
Інтеграція Google Cloud TPU:
- Налаштування та доступ: У Google Cloud доступ до TPUS можна отримати через Cloud TPU VM. Користувачі підключаються до цих VM за допомогою SSH і можуть встановити TensorFlow для використання TPU. Ця установка дозволяє отримати більше контролю над навколишнім середовищем і підходить для масштабних, складних проектів машинного навчання [1] [3].
- Масштабованість та гнучкість: Google Cloud TPU пропонують масштабованість, дозволяючи користувачам створювати кластери TPU, які можна поєднувати з процесорами та графічними процесорами. Ця гнучкість є корисною для масштабних модельних навчальних та умовних завдань [3] [7].
- Зберігання даних: Використовуючи TPU в Google Cloud, файли даних повинні зберігатися у відрах Google Cloud Chroud (GCS) для ефективного доступу [5].
Інтеграція Google Colab TPU:
- Налаштування та доступ: Google Colab забезпечує безкоштовне, хмарне середовище, де TPU можна отримати безпосередньо без необхідності з'єднань SSH. Це полегшує користувачам експериментувати з TPU без широкого налаштування [2].
- Сценарії використання: COLAB ідеально підходить для прототипування, тестування та менших масштабних проектів. Він безперешкодно інтегрує TPU в середовище ноутбука Jupyter, що дозволяє користувачам швидко використовувати TPU для навчання нейронних мереж [2].
- Сумісність версії TensorFlow: Підтримка TPU Colab вимагає сумісності TensorFlow 2.x. Користувачі повинні забезпечити, щоб їх код сумісний з TensorFlow 2.x, оскільки старіші версії можуть не працювати правильно через застарілі API [2].
Підводячи підсумок, Google Cloud пропонує більш надійне та масштабоване середовище TPU, придатне для масштабних проектів, тоді як Google Colab надає зручну та доступну платформу для експериментів та прототипів менших масштабів.
Цитати:[1] https://cloud.google.com/tpu/docs/run-calculation-tensorflow
[2] https://stackoverflow.com/questions/58222050/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-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