Vai GPU VM vietā es varu izmantot vietējo mašīnu ar GPU

1. Veiktspēja un vadība: vietējā mašīna nodrošina tiešu piekļuvi GPU, ļaujot labāk veikt un kontrolēt aparatūru. Tas ir īpaši izdevīgi lietojumprogrammām, kurām nepieciešams zems latentums un augstas atmiņas joslas platums, piemēram, dziļas mācīšanās vai augstas veiktspējas skaitļošanas uzdevumi [3].

2. Izmaksas un mērogojamība: Lai arī vietējā GPU pirkšana un uzturēšana var būt dārga sākotnējā gadījumā, mākoņu GPU piedāvā mērogojamību un cenu noteikšanas modeli, kas var būt rentablāks mainīgai darba slodzei [3]. Tomēr, ja jums ir pastāvīgas augstas veiktspējas vajadzības, vietējā iestatīšana ilgtermiņā varētu būt ekonomiskāka.

3. Virtualizācijas ierobežojumi: Lielākā daļa virtualizācijas programmatūras neizmanto GPU vispārējiem skaitļošanas uzdevumiem VM. Tā vietā GPU galvenokārt izmanto grafikas atveidošanai, savienojot ar VM [2] [4]. Ja jūsu VM ir nepieciešams GPU paātrinājums tādiem uzdevumiem kā mašīnmācīšanās vai grafika ietilpīgas lietojumprogrammas, vietējā iestatīšana ar tiešu GPU piekļuvi var būt izdevīga.

4. Drošība un atbilstība: Cloud GPU piedāvā uzlabotus drošības un atbilstības ieguvumus, jo tie tiek pārvaldīti attālos datu centros ar stabiliem drošības pasākumiem [3]. Tomēr, ja drošības apsvērumu dēļ jums ir jāuztur jūsu dati, ir vēlama vietējā GPU iestatīšana.

Rezumējot, vietējās mašīnas ar GPU izmantošana var būt izdevīga lietojumprogrammām, kurām nepieciešama tieša piekļuve GPU, zems latentums un augstas veiktspējas. Tomēr mākoņu GPU piedāvā mērogojamības un izmaksu priekšrocības, kas varētu būt vēlamas mainīgai vai liela mēroga darba slodzei.