Kaip vietinio GPU našumas palyginamas su debesies GPU

** Latentinis latentinis: vietinis GPU paprastai siūlo mažesnį delsą, palyginti su „Cloud GPUS“, kuris yra labai svarbus realiojo laiko programoms. Taip yra todėl, kad duomenims nereikia keliauti per tinklą, kad pasiektumėte GPU, ir sutrumpinant laiką, reikalingą užduotims apdoroti [3] [7]. Priešingai, „Cloud GPU“ gali patirti didesnį delsą dėl tinklo vėlavimų tarp vartotojo vietos ir debesų duomenų centro [3].

** Mastelio keitimas: „Cloud GPUS“ suteikia didesnį mastelį, leidžiantį vartotojams lengvai padidinti ar žemyn, jei reikia, nereikia pirkti ar valdyti papildomos aparatinės įrangos. Šis lankstumas yra ypač naudingas projektams, turintiems svyruojančius reikalavimus, arba tiems, kuriems reikalinga prieiga prie aukšto našumo skaičiavimo išteklių laikinai [1] [2] [4]. Tačiau vietiniams GPU reikalauja fizinio montavimo ir atnaujinimo, ribojant mastelį, nebent perkama papildoma aparatūra [4].

** Našumas ir valdymas: Vietos GPU gali pasiūlyti geresnį našumo valdymą, nes vartotojai visiškai kontroliuoja sistemos optimizavimą ir pritaikymą. Tačiau tam reikia vidinės priežiūros ir valdymo žinių [5]. „Cloud GPU“, nors ir galingas, gali turėti trūkumų pritaikant dėl ​​to, kad ją valdo teikėjas [4].

** Išlaidos ir prieinamumas: „Cloud GPU“ paprastai nereikalauja išankstinių investicijų ir siūlo mokamą kainų modelį, todėl jie yra ekonomiški trumpalaikiams ar kintamiems darbo krūviams. Tačiau ilgalaikiam naudojimui išlaidos gali greitai kauptis [8]. Vietiniai GPU apima reikšmingą pradinę investiciją, tačiau laikui bėgant gali būti ekonomiškesnė, jei ji bus naudojama plačiai [6].

Apibendrinant galima pasakyti, kad vietiniai GPU geriau tinka programoms, kurioms reikia mažo vėlavimo ir ilgalaikio ekonominio efektyvumo, o „Cloud GPU“ tobulėja mastelio keitimo ir lankstumo srityje, todėl jie idealiai tinka dinaminiams darbo krūviams ar projektams be vidinės GPU valdymo žinių.