Het gebruik van een lokale machine met een GPU in plaats van een GPU VM is volledig haalbaar en kan voordelig zijn, afhankelijk van uw specifieke behoeften. Hier zijn enkele overwegingen:
1. Prestaties en besturing: een lokale machine biedt directe toegang tot de GPU, waardoor betere prestaties en controle over de hardware mogelijk zijn. Dit is met name gunstig voor toepassingen die een lage latentie en een hoge geheugenbandbreedte vereisen, zoals diep leren of high-performance computertaken [3].
2. Kosten en schaalbaarheid: hoewel het kopen en onderhouden van een lokale GPU vooraf kan zijn, biedt Cloud GPU's schaalbaarheid en een pay-as-you-go prijsmodel, dat kosteneffectiever kan zijn voor variabele workloads [3]. Als u echter een consistente hoogwaardige behoeften heeft, kan een lokale opstelling op de lange termijn economischer zijn.
3. Virtualisatiebeperkingen: de meeste virtualisatiesoftware maakt geen gebruik van de GPU voor algemene computertaken binnen VM's. In plaats daarvan worden GPU's voornamelijk gebruikt voor grafische weergave bij het verbinding maken met de VM [2] [4]. Als uw VM's GPU-versnelling vereisen voor taken zoals machine learning of grafische intensieve applicaties, kan een lokale opstelling met directe GPU-toegang nuttig zijn.
4. Beveiliging en compliance: Cloud GPU's bieden verbeterde beveiligings- en compliance -voordelen omdat ze worden beheerd in externe datacenters met robuuste beveiligingsmaatregelen [3]. Als u uw gegevens om veiligheidsredenen echter moet bewaren, heeft een lokale GPU-opstelling de voorkeur.
Samenvattend kan het gebruik van een lokale machine met een GPU voordelig zijn voor toepassingen die directe GPU -toegang, lage latentie en hoge prestaties vereisen. Cloud GPU's bieden echter schaalbaarheid en kostenvoordelen die mogelijk de voorkeur hebben voor variabele of grootschalige werklast.
Citaten:[1] https://cloud.google.com/compute/docs/gpus
[2] https://superuser.com/questions/1288358/how-much-gpu-ram-is-required-to-run-about-8-to-10-virtual-machines-at-the-same-t
[3] https://www.linkedin.com/pulse/cloud-gpus-vs-on-premise-which-better-your-use-case-kumar-yuvraj-
[4] https://www.reddit.com/r/linuxhardware/comments/osia6l/do_i_need_a_dedicated_gpu_for_virtualization_stuff/
[5] https://www.reddit.com/r/azure/comments/13ryzwz/gpu_instances_vs_cpu_instances_vs_local_3080/
[6] https://docs.docker.com/desktop/features/gpu/
[7] https://www.oracle.com/pk/cloud/compute/gpu/
[8] https://forums.fast.ai/t/building-local-gpu-server/101865