Kuidas võrrelda kohaliku GPU jõudlust pilve GPU -ga

** Latentsus: kohalikud GPU-d pakuvad üldiselt madalamat latentsust võrreldes Cloud GPU-dega, mis on reaalajas rakenduste jaoks ülioluline. Selle põhjuseks on asjaolu, et andmed ei pea GPU -le jõudmiseks üle võrgu sõitma, vähendades ülesannete töötlemiseks kuluvat aega [3] [7]. Seevastu Cloud GPU -del on kasutaja asukoha ja pilveandmekeskuse vahel võrkude viivituste tõttu suurem latentsus [3].

** Mastaapsus: Cloud GPU -d pakuvad suurepärase mastaapsuse, võimaldades kasutajatel hõlpsalt skaleerida vastavalt vajadusele üles või allapoole, ilma et peaksite täiendavat riistvara ostma või haldama. See paindlikkus on eriti kasulik projektidele, millel on kõikuvad nõudmised, või neile, kes vajavad ajutiselt juurdepääsu suure jõudlusega arvutusressurssidele [1] [2] [4]. Kohalikud GPU -d vajavad aga füüsilist paigaldamist ja täiendamist, piirates mastaapsust, välja arvatud juhul, kui täiendavat riistvara ei osteta [4].

** jõudlus ja juhtimine: kohapealsed GPU-d võivad pakkuda paremat jõudluse juhtimist, kuna kasutajatel on täielik kontroll süsteemi optimeerimise ja kohandamise üle. See nõuab aga hoolduse ja haldamise jaoks ettevõttesiseseid teadmisi [5]. Kuigi Cloud GPU -l, kuigi võimsad, võivad pakkuja haldamise tõttu olla kohandamisel piirangud [4].

** Kulud ja juurdepääsetavus: Cloud GPU-d ei nõua tavaliselt ettemakstud investeeringuid ja pakuvad tasulist hinnamudelit, muutes need lühiajaliste või muutuvate töökoormuste jaoks kulutõhusaks. Pikaajaliseks kasutamiseks võivad kulud kiiresti koguneda [8]. Kohalikud GPU-d hõlmavad märkimisväärset alginvesteeringut, kuid ulatusliku kasutamise korral võivad olla aja jooksul kulutõhusam [6].

Kokkuvõtlikult sobivad kohalikud GPU-d paremini rakenduste jaoks, mis nõuavad madalat latentsusaega ja pikaajalist kulutõhusust, samas kui Cloud GPU-d silma paistavad mastaapsuse ja paindlikkuse osas, muutes need ideaalseks dünaamiliseks töökoormuseks või projektideks ilma ettevõttesisese GPU halduse teadmisteta.