Menggunakan mesin lokal dengan GPU alih -alih GPU VM sepenuhnya layak dan dapat menguntungkan tergantung pada kebutuhan spesifik Anda. Berikut beberapa pertimbangan:
1. Kinerja dan Kontrol: Mesin lokal menyediakan akses langsung ke GPU, memungkinkan kinerja dan kontrol yang lebih baik atas perangkat keras. Ini sangat bermanfaat untuk aplikasi yang membutuhkan latensi rendah dan bandwidth memori tinggi, seperti pembelajaran mendalam atau tugas komputasi kinerja tinggi [3].
2. Biaya dan skalabilitas: Saat membeli dan memelihara GPU lokal dapat mahal di muka, Cloud GPU menawarkan skalabilitas dan model penetapan harga bayar-as-you-go, yang dapat lebih hemat biaya untuk beban kerja variabel [3]. Namun, jika Anda memiliki kebutuhan kinerja tinggi yang konsisten, pengaturan lokal mungkin lebih ekonomis dalam jangka panjang.
3. Keterbatasan Virtualisasi: Sebagian besar perangkat lunak virtualisasi tidak menggunakan GPU untuk tugas komputasi umum dalam VMS. Sebaliknya, GPU digunakan terutama untuk rendering grafis saat menghubungkan ke VM [2] [4]. Jika VM Anda memerlukan akselerasi GPU untuk tugas-tugas seperti pembelajaran mesin atau aplikasi intensif grafik, pengaturan lokal dengan akses GPU langsung dapat bermanfaat.
4. Keamanan dan Kepatuhan: Cloud GPU menawarkan peningkatan keamanan dan manfaat kepatuhan karena dikelola di pusat data jarak jauh dengan langkah -langkah keamanan yang kuat [3]. Namun, jika Anda perlu menyimpan data Anda di tempat untuk alasan keamanan, pengaturan GPU lokal lebih disukai.
Singkatnya, menggunakan mesin lokal dengan GPU dapat menguntungkan untuk aplikasi yang membutuhkan akses GPU langsung, latensi rendah, dan kinerja tinggi. Namun, Cloud GPU menawarkan skalabilitas dan manfaat biaya yang mungkin lebih disukai untuk beban kerja variabel atau skala besar.
Kutipan:[1] https://cloud.google.com/compute/docs/gpus
[2] https://superuser.com/questions/1288358/how-much-gpu-ram-is-equired-to-bun-about-8-to-10-virtual-machines-at-the-mame-t
[3.
[4] https://www.reddit.com/r/linuxhardware/comments/osia6l/do_i_need_a_dedacated_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