يؤثر الكمون بشكل كبير على أداء وحدات معالجة الرسومات السحابية مقارنة مع وحدات معالجة الرسومات المحلية ، وخاصة في التطبيقات التي تتطلب معالجة في الوقت الفعلي. عادةً ما يكون لـ Cloud GPUs زمن انتقال أعلى بسبب تبعية الشبكة ، والتي يمكن أن تؤثر على مهام مثل تدريب نموذج التعلم الآلي واستدلالها ، وكذلك التطبيقات في الوقت الفعلي مثل تقديم الفيديو أو المحاكاة [2] [9]. ينشأ هذا الكمون من الوقت الذي يستغرقه البيانات بين موقع المستخدم ومركز البيانات السحابية [1] [9].
على النقيض من ذلك ، توفر وحدات معالجة الرسومات المحلية أقل زمن انتقال لأنها تعمل مباشرة على مباني المستخدم دون الاعتماد على اتصالات الشبكة. هذا يجعلها مثالية للتطبيقات التي تتطلب الأداء في الوقت الفعلي ، مثل محاكاة المركبات المستقلة أو التداول عالي التردد [7] [8]. توفر وحدات معالجة الرسومات المحلية أداءً متسقًا ومنخفضًا للوصول ، وهو أمر بالغ الأهمية لتلبية المواعيد النهائية الضيقة ومتطلبات الإنتاجية في أعباء العمل المتخصصة [7].
على الرغم من عيب الكمون ، توفر وحدات معالجة الرسومات السحابية مزايا مثل قابلية التوسع والمرونة وخفض التكاليف المقدمة. إنها تسمح للمستخدمين بالوصول إلى موارد GPU قوية دون الحاجة إلى صيانة الأجهزة أو ترقياتها ، مما يجعلهم مناسبة للتطبيقات التي تفوق فيها هذه الفوائد مخاوف الكمون [2] [9]. ومع ذلك ، بالنسبة للتطبيقات التي تتطلب الكمون المنخفض للغاية ، فإن وحدات معالجة الرسومات المحلية تظل الخيار المفضل.
الاستشهادات:[1 "
[2] https://www.e2enetworks.com/blog/comparison-between-cloud-and-on-premises-gpus
[3] https://www.gamebench.net/index.html٪3fp=3710.html
[4] https://arxiv.org/html/2502.06295v1
[5] https://www.hyperstack.cloud/blog/case-study/how-gpus-impact-cloud-coputing
[6] https://www.digitalocean.com/resources/articles/cloud-gpu
[7]
[8] https://massedcompute.com/faq-answers/؟question=WhatoT+The+Defferences+between+using+a+cloud+gpu+and+a+local+Gpu+Foro+Large+Language+ نماذج ٪ 3F
[9] https://www.reddit.com/r/deeplearning/comments/1be57bx/what_is_your_experience_with_using_cloud_gpus/