Kā vietējā GPU veiktspēja salīdzina ar mākoņa GPU

** Latentums: Vietējie GPU parasti piedāvā zemāku latentumu salīdzinājumā ar mākoņa GPU, kas ir būtisks reālā laika lietojumprogrammās. Tas notiek tāpēc, ka datiem nav jābrauc pa tīklu, lai sasniegtu GPU, samazinot laiku, kas nepieciešams uzdevumu apstrādei [3] [7]. Turpretī mākoņu GPU var piedzīvot lielāku latentumu tīkla kavēšanās dēļ starp lietotāja atrašanās vietu un mākoņa datu centru [3].

** Mērogojamība: Cloud GPU nodrošina izcilu mērogojamību, ļaujot lietotājiem viegli palielināties vai samazināties pēc nepieciešamības, neiegādājoties vai pārvaldot papildu aparatūru. Šī elastība ir īpaši izdevīga projektiem ar svārstīgām prasībām, vai tiem, kuriem ir nepieciešama piekļuve augstas veiktspējas skaitļošanas resursiem uz laiku [1] [2] [4]. Vietējam GPU tomēr nepieciešama fiziska uzstādīšana un jaunināšana, ierobežojoša mērogojamība, ja vien netiek iegādāta papildu aparatūra [4].

** Veiktspēja un vadība: Vietējie GPU var piedāvāt labāku veiktspējas kontroli, jo lietotājiem ir pilnīga kontrole pār sistēmas optimizāciju un pielāgošanu. Tomēr tas prasa iekšēju kompetenci uzturēšanai un pārvaldībai [5]. Mākoņu GPU, kaut arī jaudīgi, var būt ierobežojumi pielāgošanai, jo to pārvalda pakalpojumu sniedzējs [4].

** Izmaksas un piekļuve: mākoņa GPU parasti nav nepieciešami sākotnēji ieguldījumi un piedāvāt maksas cenu, kas jums ir jūsu cenu noteikšanas modelis, padarot tos par rentabliem īstermiņa vai mainīgas darba slodzēm. Tomēr ilgtermiņa lietošanai izmaksas var ātri uzkrāties [8]. Vietējie GPU ir saistīti ar ievērojamu sākotnējo ieguldījumu, bet laika gaitā var būt rentablāks, ja to plaši izmanto [6].

Rezumējot, vietējie GPU ir labāk piemēroti lietojumprogrammām, kurām nepieciešams zems latentums un ilgtermiņa rentabilitāte, savukārt mākoņu GPU izceļas ar mērogojamību un elastību, padarot tos ideālus dinamiskai darba slodzei vai projektiem bez iekšējās GPU pārvaldības kompetences.