Un modelo de TensorFlow con operaciones personalizadas (algunas deben ejecutarse en la CPU) se entrena en dos días en una VM n2-standard-32. Para reducir el tiempo de entrenamiento de manera rentable, ¿qué debería cambiar?

Entrenar el modelo con una GPU es la opción más rentable y eficaz para reducir el tiempo de entrenamiento. Las GPUs están diseñadas para manejar cálculos paralelos intensivos, que son comunes en el entrenamiento de modelos de TensorFlow, acelerando significativamente el proceso. Aunque algunas operaciones requieran CPU, la GPU manejará la mayor parte de la carga computacional. Cambiar a n2-highmem-32 (más memoria) o e2-standard-32 (menor costo, menor rendimiento) no abordaría la necesidad de aceleración computacional. Las TPUs son excelentes para cargas de trabajo específicas de TensorFlow, pero las GPUs son más versátiles y generalmente más rentables para modelos con operaciones personalizadas que podrían no estar optimizadas para TPU.