Sử dụng máy cục bộ với GPU thay vì GPU VM là hoàn toàn khả thi và có thể thuận lợi tùy thuộc vào nhu cầu cụ thể của bạn. Dưới đây là một số cân nhắc:
1. Hiệu suất và điều khiển: Một máy cục bộ cung cấp quyền truy cập trực tiếp vào GPU, cho phép hiệu suất tốt hơn và kiểm soát phần cứng. Điều này đặc biệt có lợi cho các ứng dụng yêu cầu độ trễ thấp và băng thông bộ nhớ cao, chẳng hạn như các tác vụ máy tính học tập sâu hoặc hiệu suất cao [3].
2. Chi phí và khả năng mở rộng: Trong khi mua và duy trì GPU cục bộ có thể tốn kém, GPU Cloud cung cấp khả năng mở rộng và mô hình định giá trả tiền, có thể hiệu quả hơn cho khối lượng công việc thay đổi [3]. Tuy nhiên, nếu bạn có nhu cầu hiệu suất cao nhất quán, một thiết lập địa phương có thể tiết kiệm hơn về lâu dài.
3. Giới hạn ảo hóa: Hầu hết các phần mềm ảo hóa không sử dụng GPU cho các tác vụ điện toán chung trong VMS. Thay vào đó, GPU được sử dụng chủ yếu để kết xuất đồ họa khi kết nối với VM [2] [4]. Nếu các máy ảo của bạn yêu cầu gia tốc GPU cho các tác vụ như học máy hoặc ứng dụng sử dụng nhiều đồ họa, một thiết lập cục bộ với quyền truy cập GPU trực tiếp có thể có lợi.
4. Tuy nhiên, nếu bạn cần giữ dữ liệu của mình tại chỗ vì lý do bảo mật, một thiết lập GPU cục bộ là thích hợp hơn.
Tóm lại, sử dụng máy cục bộ có GPU có thể thuận lợi cho các ứng dụng yêu cầu truy cập GPU trực tiếp, độ trễ thấp và hiệu suất cao. Tuy nhiên, GPU Cloud cung cấp khả năng mở rộng và lợi ích chi phí có thể thích hợp hơn cho khối lượng công việc biến đổi hoặc quy mô lớn.
Trích dẫn:[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-at-the-same-t
[3] https://www.linkedin.com/pulse/cloud-gpus-vs-on
[4] https://www.reddit.com/r/linuxhardware/act
.
[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