Home Arrow Icon Knowledge base Arrow Icon Global Arrow Icon Μπορώ να χρησιμοποιήσω ένα τοπικό μηχάνημα με GPU αντί για GPU VM


Μπορώ να χρησιμοποιήσω ένα τοπικό μηχάνημα με GPU αντί για GPU VM


Η χρήση ενός τοπικού μηχανήματος με GPU αντί για GPU VM είναι εντελώς εφικτή και μπορεί να είναι επωφελής ανάλογα με τις συγκεκριμένες ανάγκες σας. Ακολουθούν μερικές σκέψεις:

1. Απόδοση και έλεγχος: Ένα τοπικό μηχάνημα παρέχει άμεση πρόσβαση στη GPU, επιτρέποντας την καλύτερη απόδοση και τον έλεγχο του υλικού. Αυτό είναι ιδιαίτερα επωφελές για εφαρμογές που απαιτούν χαμηλή λανθάνουσα κατάσταση και υψηλό εύρος ζώνης μνήμης, όπως βαθιά εκμάθηση ή εργασίες υπολογιστών υψηλής απόδοσης [3].

2. Κόστος και επεκτασιμότητα: Ενώ η αγορά και διατήρηση μιας τοπικής GPU μπορεί να είναι δαπανηρή εκ των προτέρων, το σύννεφο GPU προσφέρει δυνατότητα επεκτασιμότητας και ένα μοντέλο τιμολόγησης Pay-as-you-Go, το οποίο μπορεί να είναι πιο οικονομικό για μεταβλητό φόρτο εργασίας [3]. Ωστόσο, εάν έχετε συνεπείς ανάγκες υψηλής απόδοσης, μια τοπική εγκατάσταση μπορεί να είναι πιο οικονομική μακροπρόθεσμα.

3. Περιορισμοί εικονικοποίησης: Το μεγαλύτερο μέρος του λογισμικού εικονικοποίησης δεν χρησιμοποιεί τη GPU για γενικές εργασίες πληροφορικής στο VMS. Αντ 'αυτού, οι GPU χρησιμοποιούνται κυρίως για την απόδοση γραφικών όταν συνδέονται με το VM [2] [4]. Εάν τα VM σας απαιτούν επιτάχυνση GPU για εργασίες όπως μηχανική μάθηση ή εφαρμογές έντασης γραφικών, μια τοπική ρύθμιση με άμεση πρόσβαση GPU μπορεί να είναι επωφελής.

4. Ασφάλεια και συμμόρφωση: Οι GPU του Cloud προσφέρουν ενισχυμένα οφέλη ασφάλειας και συμμόρφωσης, καθώς διαχειρίζονται σε απομακρυσμένα κέντρα δεδομένων με ισχυρά μέτρα ασφαλείας [3]. Ωστόσο, εάν χρειαστεί να διατηρήσετε τα δεδομένα σας στο χώρο για λόγους ασφαλείας, είναι προτιμότερη μια τοπική ρύθμιση GPU.

Συνοπτικά, η χρήση ενός τοπικού μηχανήματος με GPU μπορεί να είναι επωφελής για εφαρμογές που απαιτούν άμεση πρόσβαση GPU, χαμηλή λανθάνουσα κατάσταση και υψηλή απόδοση. Ωστόσο, οι GPU του cloud προσφέρουν την επεκτασιμότητα και τα οφέλη κόστους που ενδέχεται να είναι προτιμότερα για μεταβλητές ή μεγάλης κλίμακας φόρτου εργασίας.

Αναφορές:
[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-the-same- t
[3] https://www.linkedin.com/pulse/cloud-gpus-vs-on-premise-hhich-better-your-use-s-kumar-yuvraj-
[4] https://www.reddit.com/r/linuxhardware/comments/osia6l/do_i_need_a_dedicate_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