Yerel GPU'ların bulut GPU'larına karşı performansı, gecikme, ölçeklenebilirlik ve spesifik kullanım durumları dahil olmak üzere çeşitli faktörlere göre değişir.
** Gecikme: Yerel GPU'lar genellikle gerçek zamanlı uygulamalar için çok önemli olan bulut GPU'larına kıyasla daha düşük gecikme sunar. Bunun nedeni, verilerin GPU'ya ulaşmak için bir ağ üzerinden seyahat etmesi gerekmemesi ve görevleri işlemek için gereken süreyi azaltmasıdır [3] [7]. Buna karşılık, bulut GPU'lar, kullanıcının konumu ile bulut veri merkezi arasındaki ağ gecikmeleri nedeniyle daha yüksek gecikme yaşayabilir [3].
** Ölçeklenebilirlik: Bulut GPU'ları, kullanıcıların ek donanım satın almak veya yönetmek zorunda kalmadan gerektiğinde kolayca yukarı veya aşağı ölçeklendirmelerini sağlayan üstün ölçeklenebilirlik sağlar. Bu esneklik, dalgalanan talepleri olan veya geçici olarak yüksek performanslı bilgi işlem kaynaklarına erişim gerektiren projeler için özellikle faydalıdır [1] [2] [4]. Bununla birlikte, yerel GPU'lar, ek donanım satın alınmadıkça ölçeklenebilirliği sınırlandırarak fiziksel kurulum ve yükseltme gerektirir [4].
** Performans ve Kontrol: Kullanıcılar sistem optimizasyonu ve özelleştirme üzerinde tam kontrole sahip oldukları için şirket içi GPU'lar daha iyi performans kontrolü sunabilir. Ancak bu, bakım ve yönetim için şirket içi uzmanlık gerektirir [5]. Bulut GPU'ları, güçlü olsa da, sağlayıcı tarafından yönetildiği için özelleştirmede sınırlamalara sahip olabilir [4].
** Maliyet ve Erişilebilirlik: Bulut GPU'ları genellikle ön yatırım gerektirmez ve kullandıkça ödeme fiyatlandırma modeli sunar, bu da onları kısa vadeli veya değişken iş yükleri için uygun maliyetli hale getirir. Bununla birlikte, uzun süreli kullanım için maliyetler hızlı bir şekilde birikebilir [8]. Yerel GPU'lar önemli bir başlangıç yatırımını içerir, ancak yoğun bir şekilde kullanılırsa zamanla daha uygun maliyetli olabilir [6].
Özetle, yerel GPU'lar düşük gecikme ve uzun vadeli maliyet etkinliği gerektiren uygulamalar için daha uygundur, bulut GPU'lar ölçeklenebilirlik ve esneklikte mükemmeldir, bu da onları Dinamik iş yükleri veya şirket içi GPU yönetimi uzmanlığı olmadan projeler için ideal hale getirir.
Alıntılar:[1] https://www.linkedin.com/pulse/cloud-gpus-vs-on-premise-hch-better-your-use-case-fumar-yuvraj-
[2] https://www.e2enetworks.com/blog/comparison-beton-cloud-and-on-premises-gpus
[3] https://www.reddit.com/r/deeplearning/comments/1be57bx/what_is_your_experience_with_using_cloud_gpus/
[4] https://www.digitalocean.com/resources/articles/cloud-gpu
[5] https://www.kdnuggets.com/building-a-gpu-machine-vs-ususing-the-the-the-the-the-the-the-cloud
[6] https://bizon-tech.com/blog/building-best-deep-learning-computer-vs-aws-cloud-vs-bizon
[7] https://massedcompute.com/faq-answers/?question= What+are+the+Differanslar+Bewouling+a+cloud+gpu+and+a+A+Local+gpu+For+Language+ Modeller%3F
[8] https://acecloud.ai/resources/blog/cloud-gpus-vs-on-premises-gpus/