ฉันสามารถใช้เครื่องท้องถิ่นที่มี GPU แทน GPU VM ได้ไหม

1. ประสิทธิภาพและการควบคุม: เครื่องในท้องถิ่นให้การเข้าถึงโดยตรงไปยัง GPU ช่วยให้ประสิทธิภาพที่ดีขึ้นและควบคุมฮาร์ดแวร์ สิ่งนี้เป็นประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับแอปพลิเคชันที่ต้องใช้เวลาแฝงต่ำและแบนด์วิดท์หน่วยความจำสูงเช่นการเรียนรู้อย่างลึกซึ้งหรืองานคอมพิวเตอร์ประสิทธิภาพสูง [3]

2. ต้นทุนและความสามารถในการปรับขนาด: ในขณะที่การซื้อและการบำรุงรักษา GPU ในท้องถิ่นอาจมีค่าใช้จ่ายล่วงหน้าสูง แต่คลาวด์ GPU เสนอความสามารถในการปรับขนาดและรูปแบบการกำหนดราคาแบบจ่ายตามคุณไปซึ่งอาจคุ้มค่ามากขึ้นสำหรับปริมาณงานผันแปร [3] อย่างไรก็ตามหากคุณมีความต้องการประสิทธิภาพสูงที่สอดคล้องกันการตั้งค่าในท้องถิ่นอาจประหยัดกว่าในระยะยาว

3. ข้อ จำกัด การจำลองเสมือน: ซอฟต์แวร์การจำลองเสมือนส่วนใหญ่ไม่ได้ใช้ GPU สำหรับงานคอมพิวเตอร์ทั่วไปภายใน VMS แต่ GPU จะถูกใช้เป็นหลักสำหรับการแสดงผลกราฟิกเมื่อเชื่อมต่อกับ VM [2] [4] หาก VM ของคุณต้องการการเร่งความเร็ว GPU สำหรับงานเช่นการเรียนรู้ของเครื่องหรือแอพพลิเคชั่นที่ใช้กราฟิกมากการตั้งค่าท้องถิ่นที่มีการเข้าถึง GPU โดยตรงอาจเป็นประโยชน์

4. ความปลอดภัยและการปฏิบัติตาม: GPU คลาวด์เสนอผลประโยชน์ด้านความปลอดภัยและการปฏิบัติตามกฎระเบียบที่เพิ่มขึ้นเนื่องจากได้รับการจัดการในศูนย์ข้อมูลระยะไกลที่มีมาตรการรักษาความปลอดภัยที่แข็งแกร่ง [3] อย่างไรก็ตามหากคุณต้องการเก็บข้อมูลของคุณไว้ในสถานที่ด้วยเหตุผลด้านความปลอดภัยการตั้งค่า GPU ในท้องถิ่นจะดีกว่า

โดยสรุปการใช้เครื่องท้องถิ่นที่มี GPU สามารถเป็นประโยชน์สำหรับแอปพลิเคชันที่ต้องการการเข้าถึง GPU โดยตรงเวลาแฝงต่ำและประสิทธิภาพสูง อย่างไรก็ตามคลาวด์ GPU นำเสนอความสามารถในการปรับขนาดและผลประโยชน์ค่าใช้จ่ายที่อาจเป็นที่นิยมสำหรับเวิร์กโหลดตัวแปรหรือขนาดใหญ่