Les performances des GPU locaux par rapport aux GPU cloud varient en fonction de plusieurs facteurs, notamment la latence, l'évolutivité et les cas d'utilisation spécifiques.
** latence: les GPU locaux offrent généralement une latence plus faible par rapport aux GPU cloud, ce qui est crucial pour les applications en temps réel. En effet, les données n'ont pas besoin de voyager sur un réseau pour atteindre le GPU, réduisant le temps nécessaire pour traiter les tâches [3] [7]. En revanche, les GPU cloud peuvent connaître une latence plus élevée en raison des retards de réseau entre l'emplacement de l'utilisateur et le Cloud Data Center [3].
** Évolutivité: les GPU cloud offrent une évolutivité supérieure, permettant aux utilisateurs de se développer ou de descendre facilement au besoin sans avoir à acheter ou à gérer du matériel supplémentaire. Cette flexibilité est particulièrement bénéfique pour les projets avec des demandes fluctuantes ou celles nécessitant un accès à des ressources informatiques hautes performances sur une base temporaire [1] [2] [4]. Les GPU locaux, cependant, nécessitent une installation physique et une mise à niveau, limitant l'évolutivité à moins que le matériel supplémentaire ne soit acheté [4].
** Performances et contrôle: les GPU sur site peuvent offrir un meilleur contrôle des performances car les utilisateurs ont un contrôle complet sur l'optimisation et la personnalisation du système. Cependant, cela nécessite une expertise interne pour la maintenance et la gestion [5]. Les GPU cloud, bien que puissants, peuvent avoir des limites de personnalisation en raison de la gestion par le fournisseur [4].
** Coût et accessibilité: les GPU cloud ne nécessitent généralement aucun investissement initial et offrent un modèle de tarification payant en avant, ce qui les rend rentables pour les charges de travail à court terme ou variables. Cependant, pour une utilisation à long terme, les coûts peuvent s'accumuler rapidement [8]. Les GPU locaux impliquent un investissement initial important mais peuvent être plus rentables au fil du temps s'ils sont largement utilisés [6].
En résumé, les GPU locaux sont mieux adaptés aux applications nécessitant une faible latence et une rentabilité à long terme, tandis que les GPU cloud excellent dans l'évolutivité et la flexibilité, ce qui les rend idéales pour les charges de travail ou les projets dynamiques sans expertise en gestion des GPU interne.
Citations:[1] https://www.linkedin.com/pulse/cloud-gpus-vs-on-premise-which-better-your-use-ase-kumar-yuvraj-
[2] https://www.e2enetworks.com/blog/comparison-between-cloud-basez-and-on-premis-gpus
[3] https://www.reddit.com/r/deeplearning/comments/1be57bx/what_is_your_experience_with_using_cloud_gpus/
[4] https://www.digitalocean.com/resources/articles/cloud-gpu
[5] https://www.kdnuggets.com/building-a-gpu-machine-vs-using-the-gpu-cloud
[6] https://bizon-tech.com/blog/building-best-deep-learning-computer-vs-aws-cloud-vs-bizon
[7] https://massedcompute.com/faq-answers/?question=What+Are+the+DiFférences+Between+Using+a+Cloud+gpu+and+a+Local+gpu+For+Large+ Language++ Modèles% 3F
[8] https://acecloud.ai/resources/blog/cloud-gpus-vs-on-premises-gpus/