A tensor -feldolgozó egységek (TPU) és a tensorflow integrálása a Google Cloud és a Google Colab között különbözik elsősorban a beállítás, az akadálymentesség és a használati forgatókönyvek között.
Google Cloud TPU integráció:
- Beállítás és hozzáférés: A Google Cloudban a TPU -k a Cloud TPU VMS segítségével érhetők el. A felhasználók az SSH használatával csatlakoznak ezekhez a virtuális gépekhez, és telepíthetik a TensorFlow -t a TPU -k felhasználásához. Ez a beállítás lehetővé teszi a környezet feletti irányítást, és alkalmas nagyszabású, összetett gépi tanulási projektekhez [1] [3].
- Skálázhatóság és rugalmasság: A Google Cloud TPU -k skálázhatóságot kínálnak azáltal, hogy lehetővé teszik a felhasználók számára a TPU -k csoportjának létrehozását, amelyek kombinálhatók a CPU -kkal és a GPU -kkal. Ez a rugalmasság jótékony hatással van a nagyszabású AI modell edzési és következtetési feladatokra [3] [7].
- Adattárolás: Ha a Google Cloud -ban a TPU -kat használja, az adatfájlokat a Google Cloud Storage (GCS) vödrökben kell tárolni a hatékony hozzáférés érdekében [5].
Google Colab TPU integráció:
- Beállítás és hozzáférés: A Google Colab ingyenes, felhőalapú környezetet biztosít, ahol a TPU-k közvetlenül hozzáférhetők SSH-kapcsolatok nélkül. Ez megkönnyíti a felhasználók számára a TPU -k kísérletezését kiterjedt beállítás nélkül [2].
- Használati forgatókönyvek: A Colab ideális prototípus készítéséhez, teszteléshez és kisebb léptékű projektekhez. Zökkenőmentesen integrálja a TPU -kat a Jupyter notebook környezetbe, lehetővé téve a felhasználók számára, hogy gyorsan kihasználják a TPU -kat az ideghálózatok képzéséhez [2].
- TensorFlow verzió kompatibilitása: A Colab TPU támogatása a TensorFlow 2.x kompatibilitást igényli. A felhasználóknak gondoskodniuk kell arról, hogy kódjuk kompatibilis legyen a TensorFlow 2.x -rel, mivel a régebbi verziók nem működnek megfelelően az elavult API -k miatt [2].
Összefoglalva: a Google Cloud robusztusabb és skálázhatóbb TPU-környezetet kínál, amely nagyszabású projektekhez alkalmas, míg a Google Colab kényelmes és hozzáférhető platformot kínál kisebb méretű kísérletekhez és prototípus készítéséhez.
Idézetek:[1] https://cloud.google.com/tpu/docs/run-calculation-tensorflow
[2] https://stackoverflow.com/questions/58225050/how-can-you-use-tpu-from-google--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