커스텀 ops(일부는 CPU에서 실행되어야 함)가 포함된 TensorFlow 모델이 n2-standard-32 VM에서 이틀 동안 학습됩니다. 비용 효율적으로 학습 시간을 줄이려면 무엇을 변경해야 할까요?

TensorFlow 모델 학습 시간을 비용 효율적으로 줄이려면 GPU 하드웨어 가속기가 있는 VM을 사용하는 것이 가장 좋습니다. GPU는 병렬 처리 능력이 뛰어나 딥러닝 모델 학습에 매우 효과적입니다. 커스텀 ops 중 일부가 CPU에서 실행되어야 하더라도, 모델의 대부분의 계산은 GPU에서 가속화될 수 있습니다. n2-standard-32를 n2-highmem-32로 변경하는 것은 메모리 용량만 늘릴 뿐 계산 속도 향상에는 큰 영향을 주지 않습니다. e2-standard-32는 n2-standard-32보다 성능이 낮아 학습 시간이 더 길어질 수 있습니다. TPU는 특정 유형의 TensorFlow 모델에 매우 효과적이지만, 커스텀 ops가 CPU에서 실행되어야 하는 경우 통합이 복잡하거나 비효율적일 수 있습니다.