Tensör işleme birimlerinin (TPU) tensorflow ile entegrasyonu, Google Cloud ve Google Colab arasında öncelikle kurulum, erişilebilirlik ve kullanım senaryoları açısından farklılık gösterir.
Google Cloud TPU Entegrasyonu:
- Kurulum ve Erişim: Google Cloud'da TPU'lara Cloud TPU VMS aracılığıyla erişilir. Kullanıcılar SSH kullanarak bu VM'lere bağlanır ve TPU'ları kullanmak için TensorFlow'u yükleyebilir. Bu kurulum çevre üzerinde daha fazla kontrol sağlar ve büyük ölçekli, karmaşık makine öğrenme projeleri için uygundur [1] [3].
- Ölçeklenebilirlik ve esneklik: Google Cloud TPU'lar, kullanıcıların CPU'lar ve GPU'larla birleştirilebilen TPU kümeleri oluşturmasına izin vererek ölçeklenebilirlik sunar. Bu esneklik, büyük ölçekli AI model eğitimi ve çıkarım görevleri için faydalıdır [3] [7].
- Veri Depolama: Google Cloud'da TPU'lar kullanılırken, verimli erişim için Veri Dosyaları Google Cloud Depolama (GCS) kovalarında saklanmalıdır [5].
Google Colab TPU Entegrasyonu:
- Kurulum ve Erişim: Google Colab, TPUS'un SSH bağlantılarına ihtiyaç duyulmadan doğrudan erişilebileceği ücretsiz, bulut tabanlı bir ortam sağlar. Bu, kullanıcıların kapsamlı kurulum olmadan TPU'ları denemelerini kolaylaştırır [2].
- Kullanım Senaryoları: Colab prototipleme, test ve daha küçük ölçekli projeler için idealdir. TPU'ları Jupyter dizüstü bilgisayar ortamına sorunsuz bir şekilde entegre ederek kullanıcıların sinir ağlarını eğitmek için TPU'ları hızlı bir şekilde kullanmalarını sağlar [2].
- Tensorflow Sürüm Uyumluluğu: Colab'ın TPU desteği TensorFlow 2.x uyumluluğu gerektirir. Kullanıcılar, kullanımdan kaldırılmış API'lar nedeniyle eski sürümler doğru çalışmayabileceğinden, kodlarının TensorFlow 2.x ile uyumlu olduğundan emin olmalıdır [2].
Özetle, Google Cloud, büyük ölçekli projeler için uygun daha sağlam ve ölçeklenebilir bir TPU ortamı sunarken, Google Colab daha küçük ölçekli deneyler ve prototipleme için uygun ve erişilebilir bir platform sunmaktadır.
Alıntılar:[1] https://cloud.google.com/tpu/docs/run-calculation-densorflow
[2] https://stackoverflow.com/questions/58225050/how-can-you-use-tpu-from-google-colab-in-teensorflow-2-0
[3] https://www.run.ai/guides/cloud-deep-rearning/google-tpu
[4] https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/an-in-in-epth-look-at-googles-first-tesor-plocessing-tpu
[5] https://www.tensorflow.org/guide/tpu
[6] https://openmetal.io/docs/product-guides/private-cloud/tpu-vs-gpu-pros-dons//
[7] https://cloud.google.com/tpu
[8] https://www.datacamp.com/blog/tpu-vs-gpu-ai