Korzystanie z maszyny lokalnej z GPU zamiast VM GPU jest całkowicie wykonalne i może być korzystne w zależności od konkretnych potrzeb. Oto kilka rozważań:
1. Wydajność i kontrola: Maszyna lokalna zapewnia bezpośredni dostęp do GPU, umożliwiając lepszą wydajność i kontrolę nad sprzętem. Jest to szczególnie korzystne dla zastosowań wymagających niskiego opóźnienia i wysokiej przepustowości pamięci, takich jak głębokie uczenie się lub zadania obliczeniowe o wysokiej wydajności [3].
2. Koszt i skalowalność: Przy zakupie i utrzymywaniu lokalnego procesora graficznego może być kosztowne, GPU w chmurze oferują skalowalność i model wyceny wypłaty, co może być bardziej opłacalne dla zmiennych obciążeń [3]. Jeśli jednak masz spójne potrzeby o wysokiej wydajności, lokalna konfiguracja może być bardziej ekonomiczna na dłuższą metę.
3. Ograniczenia wirtualizacji: Większość oprogramowania do wirtualizacji nie wykorzystuje GPU do ogólnych zadań obliczeniowych w VMS. Zamiast tego GPU są używane przede wszystkim do renderowania grafiki podczas łączenia się z VM [2] [4]. Jeśli twoje maszyny wirtualne wymagają przyspieszenia GPU do zadań takich jak uczenie maszynowe lub aplikacje intensywnie zawierające grafikę, lokalna konfiguracja z bezpośrednim dostępem do GPU może być korzystna.
4. Bezpieczeństwo i zgodność: GPU w chmurze oferują lepsze korzyści bezpieczeństwa i zgodności, ponieważ są one zarządzane w odległych centrach danych z solidnymi środkami bezpieczeństwa [3]. Jeśli jednak potrzebujesz przechowywania danych z przyczyn bezpieczeństwa, preferowana jest lokalna konfiguracja GPU.
Podsumowując, korzystanie z maszyny lokalnej z GPU może być korzystne dla aplikacji wymagających bezpośredniego dostępu do GPU, niskiego opóźnienia i wysokiej wydajności. Jednak chmurowe GPU oferują skalowalność i korzyści kosztów, które mogą być preferowane dla obciążeń zmiennych lub na dużą skalę.
Cytaty:[1] https://cloud.google.com/compute/docs/gpus
[2] https://superuser.com/questions/1288358/how-much-gpu-ram-is-required-run-about-8-10-virtual-machines-at-the-mame-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_dedative_gpu_for_virtualation_stuff/
[5] https://www.reddit.com/r/azure/comments/13rytz/gpu_instance_vs_cpu_instance_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