Udførelsen af lokale GPU'er versus Cloud -GPU'er varierer baseret på flere faktorer, herunder latenstid, skalerbarhed og specifikke anvendelsessager.
** Latenstid: Lokale GPU'er tilbyder generelt lavere latenstid sammenlignet med Cloud GPU'er, som er afgørende for realtidsapplikationer. Dette skyldes, at data ikke behøver at rejse over et netværk for at nå GPU, hvilket reducerer den tid, det tager at behandle opgaver [3] [7]. I modsætning hertil kan Cloud GPU'er opleve højere latenstid på grund af netværksforsinkelser mellem brugerens placering og Cloud Data Center [3].
** Skalerbarhed: Cloud GPU'er giver overlegen skalerbarhed, så brugerne let kan skalere op eller ned efter behov uden at skulle købe eller administrere yderligere hardware. Denne fleksibilitet er især fordelagtig for projekter med svingende krav eller dem, der kræver adgang til højpræstationsberegningsressourcer på midlertidig basis [1] [2] [4]. Lokale GPU'er kræver imidlertid fysisk installation og opgradering, hvilket begrænser skalerbarheden, medmindre der købes yderligere hardware [4].
** Performance og kontrol: Remiser GPU'er kan tilbyde bedre ydelseskontrol, da brugere har fuld kontrol over systemoptimering og tilpasning. Dette kræver dog intern ekspertise til vedligeholdelse og styring [5]. Sky GPU'er, selvom de er magtfulde, kan have begrænsninger i tilpasning på grund af at blive administreret af udbyderen [4].
** Omkostninger og tilgængelighed: Cloud GPU'er kræver typisk ingen forhåndsinvesteringer og tilbyder en pay-as-you-go-prismodel, hvilket gør dem til omkostningseffektive for kortvarige eller variable arbejdsbelastninger. Ved langvarig brug kan omkostningerne imidlertid akkumulere hurtigt [8]. Lokale GPU'er involverer en betydelig indledende investering, men kan være mere omkostningseffektiv over tid, hvis de bruges i vid udstrækning [6].
Sammenfattende er lokale GPU'er bedre egnet til applikationer, der kræver lav latenstid og langsigtet omkostningseffektivitet, mens Cloud GPU'er udmærker sig i skalerbarhed og fleksibilitet, hvilket gør dem ideelle til dynamiske arbejdsbelastninger eller projekter uden intern GPU-ledelsesekspertise.
Citater:)
[2] https://www.e2enetworks.com/blog/comparison-vetween-cloud-based-and- on-premises-gpus
)
[4] https://www.digitalocean.com/resources/articles/cloud-gpu
[5] https://www.kdnuggets.com/building-a-gpu-machine-vs-sing-the-gpu-cloud
[6] https://bizon-tech.com/blog/building-best-deep-learning-computer-vs-aws-cloud-vs-bizon
[7] https://massedcompute.com/faq-anwers/?question=what+are+The+Differences+Between+Using+A+cloud+GPU+And+A+Local+GPU+For+Large+Language+ Modeller%3f
[8] https://acecloud.ai/resources/blog/cloud-gpus-vs-on-premises-gpus/