هل يمكنني استخدام جهاز محلي مع GPU بدلاً من GPU VM

1. هذا مفيد بشكل خاص للتطبيقات التي تتطلب انخفاض الكمون وعرض النطاق الترددي للذاكرة ، مثل التعلم العميق أو مهام الحوسبة عالية الأداء [3].

2. التكلفة وقابلية التوسع: في حين أن شراء وصيانة وحدة معالجة الرسومات المحلية يمكن أن يكون مكلفًا ، فإن GPUS Cloud تقدم قابلية التوسع ونموذج تسعير الدفع AS-you ، والذي يمكن أن يكون أكثر فعالية من حيث التكلفة لأعباء العمل المتغيرة [3]. ومع ذلك ، إذا كان لديك احتياجات متسقة عالية الأداء ، فقد يكون الإعداد المحلي أكثر اقتصادا على المدى الطويل.

3. قيود المحاكاة الافتراضية: لا تستخدم معظم برامج المحاكاة الافتراضية وحدة معالجة الرسومات لمهام الحوسبة العامة داخل VMS. بدلاً من ذلك ، يتم استخدام وحدات معالجة الرسومات في المقام الأول لتقديم الرسومات عند الاتصال بـ VM [2] [4]. إذا كانت VMs تتطلب تسارع GPU للمهام مثل التعلم الآلي أو التطبيقات المكثفة للرسومات ، فقد يكون الإعداد المحلي مع وصول GPU المباشر مفيدًا.

4. الأمن والامتثال: توفر وحدات معالجة الرسومات السحابية مزايا الأمان والامتثال المعززة حيث تتم إدارتها في مراكز البيانات عن بُعد مع تدابير أمنية قوية [3]. ومع ذلك ، إذا كنت بحاجة إلى الاحتفاظ ببياناتك المحلية لأسباب أمنية ، فمن الأفضل إعداد GPU المحلي.

باختصار ، يمكن أن يكون استخدام جهاز محلي مع وحدة معالجة الرسومات GPU مفيدًا للتطبيقات التي تتطلب وصولًا مباشرًا إلى GPU ، والكمون المنخفض ، والأداء العالي. ومع ذلك ، توفر وحدات معالجة الرسومات السحابية قابلية التوسع وفوائد التكلفة التي قد تكون مفضلة لأعباء العمل المتغيرة أو واسعة النطاق.