Latens påvirker signifikant ydelsen af cloud-GPU'er sammenlignet med lokale GPU'er, især i applikationer, der kræver realtidsbehandling. Cloud GPU'er har typisk højere latenstid på grund af netværksafhængigheden, som kan påvirke opgaver som maskinlæringsmodeluddannelse og inferens, samt realtidsapplikationer såsom video gengivelse eller simuleringer [2] [9]. Denne latenstid opstår fra det tidspunkt, det tager for data at rejse mellem brugerens placering og Cloud Data Center [1] [9].
I modsætning hertil tilbyder lokale GPU'er lavere latenstid, da de opererer direkte i brugerens lokaler uden at stole på netværksforbindelser. Dette gør dem ideelle til applikationer, der kræver præstation i realtid, såsom autonome køretøjssimuleringer eller højfrekvent handel [7] [8]. Lokale GPU'er giver ensartet og lav latenspræstation, som er afgørende for at overholde stramme frister og gennemstrømningskrav i specialiserede arbejdsbelastninger [7].
På trods af latenstidens ulempe giver Cloud GPU'er fordele som skalerbarhed, fleksibilitet og lavere forhåndsomkostninger. De giver brugerne adgang til kraftfulde GPU -ressourcer uden behov for vedligeholdelse af hardware eller opgraderinger, hvilket gør dem velegnede til applikationer, hvor disse fordele opvejer latenstidens bekymringer [2] [9]. For applikationer, der kræver ultra-lav latenstid, forbliver lokale GPU'er imidlertid det foretrukne valg.
Citater:)
[2] https://www.e2enetworks.com/blog/comparison-vetween-cloud-based-and- on-premises-gpus
[3] https://www.gamebench.net/index.html%3fp=3710.html
[4] https://arxiv.org/html/2502.06295v1
[5] https://www.hypstack.cloud/blog/case-study/how-gpus-impact-cloud-computing
[6] https://www.digitalocean.com/resources/articles/cloud-gpu
[7] https://acecloud.ai/resources/blog/cloud-gpus-vs-on-premises-gpus/
[8] https://massedcompute.com/faq-anwers/?question=what+are+The+Differences+Between+Using+a+cloud+GPU+And+A+Local+GPU+For+Large+Language+ Modeller%3f
)