ประสิทธิภาพของ GPU ในท้องถิ่นเปรียบเทียบกับคลาวด์ GPU อย่างไร

** เวลาแฝง: โดยทั่วไป GPU ในท้องถิ่นเสนอเวลาแฝงที่ต่ำกว่าเมื่อเทียบกับคลาวด์ GPU ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญสำหรับแอปพลิเคชันแบบเรียลไทม์ นี่เป็นเพราะข้อมูลไม่จำเป็นต้องเดินทางผ่านเครือข่ายเพื่อไปถึง GPU ลดเวลาที่ใช้ในการประมวลผลงาน [3] [7] ในทางตรงกันข้าม GPU แบบคลาวด์สามารถสัมผัสกับความล่าช้าที่สูงขึ้นเนื่องจากความล่าช้าของเครือข่ายระหว่างตำแหน่งของผู้ใช้และศูนย์ข้อมูลคลาวด์ [3]

** ความสามารถในการปรับขนาด: คลาวด์ GPU ให้ความสามารถในการปรับขนาดที่เหนือกว่าช่วยให้ผู้ใช้สามารถปรับขนาดขึ้นหรือลงได้อย่างง่ายดายตามต้องการโดยไม่ต้องซื้อหรือจัดการฮาร์ดแวร์เพิ่มเติม ความยืดหยุ่นนี้เป็นประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับโครงการที่มีความต้องการที่ผันผวนหรือผู้ที่ต้องการการเข้าถึงทรัพยากรการคำนวณประสิทธิภาพสูงแบบชั่วคราว [1] [2] [4] อย่างไรก็ตาม GPU ในท้องถิ่นจำเป็นต้องมีการติดตั้งทางกายภาพและการอัพเกรดจำกัดความสามารถในการปรับขนาดได้เว้นแต่จะซื้อฮาร์ดแวร์เพิ่มเติม [4]

** ประสิทธิภาพและการควบคุม: GPU ในสถานที่สามารถให้การควบคุมประสิทธิภาพที่ดีขึ้นเนื่องจากผู้ใช้สามารถควบคุมการเพิ่มประสิทธิภาพของระบบและการปรับแต่งได้อย่างสมบูรณ์ อย่างไรก็ตามสิ่งนี้ต้องการความเชี่ยวชาญภายใน บริษัท สำหรับการบำรุงรักษาและการจัดการ [5] คลาวด์ GPU ในขณะที่มีประสิทธิภาพอาจมีข้อ จำกัด ในการปรับแต่งเนื่องจากการจัดการโดยผู้ให้บริการ [4]

** ค่าใช้จ่ายและการเข้าถึง: โดยทั่วไปคลาวด์ GPU มักจะไม่จำเป็นต้องมีการลงทุนล่วงหน้าและเสนอรูปแบบการกำหนดราคาแบบจ่ายตามคุณทำให้พวกเขาคุ้มค่าสำหรับเวิร์กโหลดระยะสั้นหรือตัวแปร อย่างไรก็ตามสำหรับการใช้งานระยะยาวค่าใช้จ่ายสามารถสะสมได้อย่างรวดเร็ว [8] GPU ในท้องถิ่นเกี่ยวข้องกับการลงทุนครั้งแรกที่สำคัญ แต่สามารถประหยัดค่าใช้จ่ายได้มากขึ้นเมื่อเวลาผ่านไปหากใช้อย่างกว้างขวาง [6]

โดยสรุปแล้ว GPU ในท้องถิ่นนั้นเหมาะสมกว่าสำหรับแอพพลิเคชั่นที่ต้องการความหน่วงแฝงต่ำและคุ้มค่าในระยะยาวในขณะที่ GPU แบบคลาวด์มีความยืดหยุ่นและยืดหยุ่นทำให้เหมาะสำหรับภาระงานหรือโครงการแบบไดนามิกที่ไม่มีความเชี่ยวชาญด้านการจัดการ GPU ในบ้าน