로컬 GPU의 성능은 클라우드 GPU와 어떻게 비교됩니까?

** 대기 시간 : 로컬 GPU는 일반적으로 클라우드 GPU에 비해 ​​더 낮은 대기 시간을 제공하며, 이는 실시간 응용 프로그램에 중요합니다. 이는 데이터가 GPU에 도달하기 위해 네트워크를 통해 이동할 필요가 없기 때문에 처리 작업에 걸리는 시간이 줄어 듭니다 [3] [7]. 대조적으로, 클라우드 GPU는 사용자의 위치와 클라우드 데이터 센터 간의 네트워크 지연으로 인해 더 높은 대기 시간을 경험할 수 있습니다 [3].

** 확장 성 : 클라우드 GPU는 우수한 확장 성을 제공하여 사용자가 추가 하드웨어를 구매하거나 관리하지 않고도 필요에 따라 쉽게 확장 또는 아래로 확장 할 수 있습니다. 이러한 유연성은 수요가 변동하는 프로젝트 또는 고성능 컴퓨팅 리소스에 일시적으로 접근 해야하는 프로젝트에 특히 유익합니다 [1] [2] [4]. 그러나 로컬 GPU는 물리적 설치 및 업그레이드가 필요하며 추가 하드웨어를 구매하지 않는 한 확장 성을 제한합니다 [4].

** 성능 및 제어 : 온 프레미스 GPU는 사용자가 시스템 최적화 및 사용자 정의를 완전히 제어 할 수 있으므로 더 나은 성능 제어를 제공 할 수 있습니다. 그러나 유지 보수 및 관리를위한 사내 전문 지식이 필요합니다 [5]. 클라우드 GPU는 강력하지만 공급자가 관리함으로써 사용자 정의에 제한이있을 수 있습니다 [4].

** 비용 및 접근성 : 클라우드 GPU는 일반적으로 선불 투자가 필요하지 않으며 가격 지불 가격 모델을 제공하므로 단기 또는 가변 워크로드에 대한 비용 효율적입니다. 그러나 장기 사용의 경우 비용이 빠르게 축적 될 수 있습니다 [8]. 지역 GPU는 상당한 초기 투자를 포함하지만 광범위하게 사용하면 시간이 지남에 따라 더 비용 효율적일 수 있습니다 [6].

요약하면, 로컬 GPU는 낮은 대기 시간 및 장기 비용 효율성이 필요한 응용 프로그램에 더 적합한 반면, 클라우드 GPU는 확장 성과 유연성이 뛰어나므로 사내 GPU 관리 전문 지식이없는 동적 워크로드 또는 프로젝트에 이상적입니다.