L'utilisation d'une machine locale avec un GPU au lieu d'une machine virtuelle GPU est tout à fait possible et peut être avantageuse en fonction de vos besoins spécifiques. Voici quelques considérations:
1. Performances et contrôle: une machine locale offre un accès direct au GPU, permettant de meilleures performances et de contrôle sur le matériel. Ceci est particulièrement bénéfique pour les applications nécessitant une faible latence et une bande passante de mémoire élevée, telles que l'apprentissage en profondeur ou les tâches informatiques hautes performances [3].
2. Coût et évolutivité: Bien que l'achat et le maintien d'un GPU local puissent être un niveau initial, les GPU cloud offrent une évolutivité et un modèle de tarification payant en tant que go, qui peut être plus rentable pour les charges de travail variables [3]. Cependant, si vous avez des besoins cohérents à haute performance, une configuration locale pourrait être plus économique à long terme.
3. Limitations de virtualisation: la plupart des logiciels de virtualisation n'utilisent pas le GPU pour les tâches informatiques générales dans les machines virtuelles. Au lieu de cela, les GPU sont utilisés principalement pour le rendu graphique lors de la connexion à la machine virtuelle [2] [4]. Si vos machines virtuelles nécessitent une accélération GPU pour des tâches telles que l'apprentissage automatique ou les applications à forte intensité graphique, une configuration locale avec un accès GPU direct peut être bénéfique.
4. Sécurité et conformité: les GPU cloud offrent des avantages améliorés de sécurité et de conformité car ils sont gérés dans des centres de données distants avec des mesures de sécurité robustes [3]. Cependant, si vous devez garder vos données sur site pour des raisons de sécurité, une configuration GPU locale est préférable.
En résumé, l'utilisation d'une machine locale avec un GPU peut être avantageuse pour les applications nécessitant un accès GPU direct, une faible latence et des performances élevées. Cependant, les GPU cloud offrent des avantages d'évolutivité et de coûts qui pourraient être préférables pour les charges de travail variables ou à grande échelle.
Citations:[1] https://cloud.google.com/compute/docs/gpus
[2] https://superuser.com/questions/1288358/how-much-gpu-ram-is-required-t-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-ase-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