มีความแตกต่างด้านประสิทธิภาพระหว่างการใช้ TPUs บน Google Cloud และ Google Colab

** Google Cloud TPUs ได้รับการออกแบบมาสำหรับงานคอมพิวเตอร์ขนาดใหญ่ที่มีประสิทธิภาพสูงโดยเฉพาะอย่างยิ่งในการเรียนรู้อย่างลึกซึ้งและแอพพลิเคชั่น AI พวกเขาเสนอข้อได้เปรียบที่สำคัญในแง่ของความยืดหยุ่นและประสิทธิภาพทำให้สามารถฝึกอบรมแบบกระจายได้ในชิป TPU หลายตัว การตั้งค่านี้เหมาะอย่างยิ่งสำหรับรุ่นที่ซับซ้อนและชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่ TPU สามารถปรับปรุงความเร็วได้อย่างมากเมื่อเทียบกับ GPU โดยเฉพาะอย่างยิ่งในงานที่ได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับการทำงานของเทนเซอร์ [2] [4] ตัวอย่างเช่น Google Cloud TPU V3 สามารถลดเวลาการฝึกอบรมแบบจำลองได้อย่างมีนัยสำคัญการได้รับประสิทธิภาพเพิ่มขึ้นสูงสุด 18.75 เท่าเมื่อเทียบกับการตั้งค่าอื่น ๆ [8]

** Google Colab TPUs ในทางกลับกันนั้นฟรีและเข้าถึงได้สำหรับโครงการขนาดเล็กและการสร้างต้นแบบ ในขณะที่พวกเขายังใช้ประโยชน์จาก Tensorflow สำหรับการดำเนินการเทนเซอร์ที่มีประสิทธิภาพสูงการใช้งานของพวกเขาถูก จำกัด ด้วยข้อ จำกัด ของสภาพแวดล้อม Colab เช่นข้อ จำกัด ด้านหน่วยความจำและการถ่ายโอนข้อมูล Colab TPUs ยังสามารถเสนอเวลาการฝึกอบรมได้เร็วขึ้นเมื่อเทียบกับ GPU สำหรับงานบางอย่างโดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อใช้ขนาดแบทช์ขนาดใหญ่และรุ่นที่ปรับให้เหมาะสม [5] [7] อย่างไรก็ตามพวกเขาอาจไม่ได้ใช้ประโยชน์จากศักยภาพของ TPU อย่างเต็มที่เนื่องจากข้อ จำกัด เหล่านี้และลักษณะของ Colab เป็นบริการฟรี

โดยสรุป Google Cloud TPUs ได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับงานขนาดใหญ่ที่มีประสิทธิภาพสูงพร้อมความยืดหยุ่นและประสิทธิภาพที่ดีขึ้นในขณะที่ Google Colab TPUs เหมาะสำหรับการสร้างต้นแบบและโครงการขนาดเล็กที่มีทรัพยากร จำกัด ตัวเลือกระหว่างทั้งสองขึ้นอยู่กับขนาดและความซับซ้อนของโครงการ