首先，应该先尝试google colab —— 因为直接注册google cloud中的VM和TPU，只能免费用3个月，注册早了实在是亏了，等colab里试得差不多了，再注册cloud不迟。
正式使用的步骤：
- 创建VM，要注意选区，目前只有几个区支持TPU，所以最好同时把创建TPU的界面打开对照着看，不同区之间，要想访问只能通过公网了，这对于机器学习的密集运算显然不可行
- VM的核越多，内网带宽越大，所以有钱的情况下，尽量选多核的
- VM的抢占式虽然便宜，但一旦被抢占，所有状态就丢失了，慎选
- VM的磁盘可以放大一些，因为需要保存训练中的snapshot，大模型建议300GB
创建TPU
- v3比v2贵，但性能也高，所谓v3-8, v2-8，都是一块TPU（内置8个单元，是最小单位了），慎选v3-128 v3-512这种配置，看上去价格没变，实际上标的是单价，最终收费会成倍上涨
- TPU可以选择抢占式，因为即使被抢占，下次还可以从快照继续，而且价格便宜好多
- 总体来说，TPU比VM贵多了，有数量级的差异
?VM和TPU怎么结合呢?
貌似要在VM里创建一个指向TPU的配置:
export TPU_IP_ADDRESS=10.2.3.2; # 这个ip是tpu的ip，通过gcloud compute tpus list --zone=europe-west4-a命令可以看到
export XRT_TPU_CONFIG="tpu_worker;0;$TPU_IP_ADDRESS:8470";
这里还还有待进一步学习探索。
如果图省事的话，创建TPU的之后，直接选择TPU虚拟机（而不是TPU节点）即可，这时会得到一个VM+TPU一体的机器，可以支持ssh登录访问，连TPU版本的tensorflow或者pytorch（看选择哪个版本的操作系统）都是预安装好的，直接运行自己的代码即可。
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