การรวมหน่วยประมวลผลเทนเซอร์ (TPUs) กับ TensorFlow แตกต่างกันระหว่าง Google Cloud และ Google Colab เป็นหลักในแง่ของการตั้งค่าการเข้าถึงและสถานการณ์การใช้งาน
การรวม Google Cloud TPU:
- การตั้งค่าและการเข้าถึง: ใน Google Cloud, TPUs สามารถเข้าถึงได้ผ่าน Cloud TPU VMS ผู้ใช้เชื่อมต่อกับ VMS เหล่านี้โดยใช้ SSH และสามารถติดตั้ง TensorFlow เพื่อใช้ TPU การตั้งค่านี้ช่วยให้สามารถควบคุมสภาพแวดล้อมได้มากขึ้นและเหมาะสำหรับโครงการการเรียนรู้ของเครื่องจักรขนาดใหญ่ที่ซับซ้อน [1] [3]
- ความสามารถในการปรับขนาดและความยืดหยุ่น: Google Cloud TPUs นำเสนอความสามารถในการปรับขนาดโดยการอนุญาตให้ผู้ใช้สร้างกลุ่มของ TPU ซึ่งสามารถรวมกับ CPU และ GPU ความยืดหยุ่นนี้เป็นประโยชน์สำหรับการฝึกอบรมแบบจำลอง AI ขนาดใหญ่และงานอนุมาน [3] [7]
- การจัดเก็บข้อมูล: เมื่อใช้ TPUs ใน Google Cloud ไฟล์ข้อมูลควรเก็บไว้ในถัง Google Cloud Storage (GCS) เพื่อการเข้าถึงที่มีประสิทธิภาพ [5]
การรวม Google colab TPU:
- การตั้งค่าและการเข้าถึง: Google Colab ให้บริการสภาพแวดล้อมแบบคลาวด์ฟรีที่สามารถเข้าถึง TPU ได้โดยตรงโดยไม่จำเป็นต้องมีการเชื่อมต่อ SSH สิ่งนี้ทำให้ผู้ใช้สามารถทดสอบ TPU ได้ง่ายขึ้นโดยไม่ต้องติดตั้งอย่างกว้างขวาง [2]
- สถานการณ์การใช้งาน: Colab เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการสร้างต้นแบบการทดสอบและโครงการขนาดเล็ก มันรวม TPUs เข้ากับสภาพแวดล้อมสมุดบันทึก Jupyter อย่างราบรื่นช่วยให้ผู้ใช้สามารถใช้ประโยชน์จาก TPUs สำหรับการฝึกอบรมเครือข่ายประสาท [2]
- ความเข้ากันได้ของรุ่น Tensorflow: การสนับสนุน TPU ของ Colab ต้องการความเข้ากันได้ของ TensorFlow 2.x ผู้ใช้จะต้องตรวจสอบให้แน่ใจว่ารหัสของพวกเขาเข้ากันได้กับ TensorFlow 2.x เนื่องจากรุ่นเก่าอาจทำงานไม่ถูกต้องเนื่องจาก API ที่เลิกใช้ [2]
โดยสรุป Google Cloud นำเสนอสภาพแวดล้อม TPU ที่มีความแข็งแกร่งและปรับขนาดได้มากขึ้นซึ่งเหมาะสำหรับโครงการขนาดใหญ่ในขณะที่ Google Colab มอบแพลตฟอร์มที่สะดวกและเข้าถึงได้สำหรับการทดลองขนาดเล็กและการสร้างต้นแบบ
การอ้างอิง:[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-in-depth-look-at-google-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