Latenssi vaikuttaa merkittävästi pilvi GPU: n suorituskykyyn paikallisiin GPU: iin, etenkin sovelluksissa, jotka vaativat reaaliaikaista käsittelyä. Pilvi-GPU: lla on tyypillisesti korkeampi viive verkon riippuvuudesta, mikä voi vaikuttaa tehtäviin, kuten koneoppimismallikoulutukseen ja päätelmiin, samoin kuin reaaliaikaisia sovelluksia, kuten videoiden renderointia tai simulaatioita [2] [9]. Tämä viive syntyy siitä ajasta, joka kuluu tietojen matkustamiseen käyttäjän sijainnin ja pilvitietokeskuksen välillä [1] [9].
Sitä vastoin paikalliset GPU: t tarjoavat alhaisemman viiveen, koska ne toimivat suoraan käyttäjän tiloissa luottamatta verkkoyhteyksiin. Tämä tekee niistä ihanteellisia sovelluksiin, jotka vaativat reaaliaikaisen suorituskyvyn, kuten autonomiset ajoneuvojen simulaatiot tai korkeataajuinen kauppa [7] [8]. Paikalliset GPU: t tarjoavat johdonmukaisen ja matalan viiveen suorituskyvyn, mikä on ratkaisevan tärkeää tiukkojen määräaikojen ja suorituskyvyn vaatimusten noudattamiseksi erikoistuneissa työmäärissä [7].
Latenssi -haitosta huolimatta Cloud GPU: t tarjoavat etuja, kuten skaalautuvuuden, joustavuuden ja alhaisemmat etukäteen. Niiden avulla käyttäjät voivat käyttää tehokkaita GPU -resursseja ilman laitteistojen ylläpitoa tai päivityksiä, joten ne sopivat sovelluksiin, joissa nämä edut ovat suuremmat kuin viive huolet [2] [9]. Sovelluksissa, jotka vaativat erittäin matalaa latenssia, paikalliset GPU: t ovat kuitenkin suositeltava valinta.
Viittaukset:.
[2] https://www.e2enetworks.com/blog/comparison-between-
[3] https://www.gamebench.net/index.html%3fp=3710.html
[4] https://arxiv.org/html/2502.06295v1
.
[6] https://www.digitalocean.com/resources/articles/cloud-gpu
[7] https://acecloud.ai/resources/blog/cloud-gpus-vs-onpressises-gpus/
[8] https://massedcompute.com/faq-answers/?question=what+Areen++Differences+Between+Using+A+Cloud+Gpu+And+aA+Local+Gpu+ for forlarge+Luage+ mallit%3f
[9] https://www.reddit.com/r/deeplearning/comments/1be57bx/what_is_your_experience_with_using_cloud_gpus/