Comment la latence a-t-elle un impact sur les performances des GPU cloud par rapport aux GPU locaux

En revanche, les GPU locaux offrent une latence plus faible car ils fonctionnent directement sur les locaux de l'utilisateur sans s'appuyer sur les connexions réseau. Cela les rend idéaux pour les applications qui exigent des performances en temps réel, telles que les simulations de véhicules autonomes ou le trading à haute fréquence [7] [8]. Les GPU locaux offrent des performances cohérentes et à faible latence, ce qui est crucial pour respecter les délais serrés et les demandes de débit dans les charges de travail spécialisées [7].

Malgré l'inconvénient de la latence, les GPU cloud offrent des avantages tels que l'évolutivité, la flexibilité et les coûts initiaux inférieurs. Ils permettent aux utilisateurs d'accéder à de puissantes ressources GPU sans avoir besoin de maintenance ou de mise à niveau matérielle, ce qui les rend adaptés aux applications où ces avantages l'emportent sur les problèmes de latence [2] [9]. Cependant, pour les applications qui nécessitent une latence ultra-faible, les GPU locaux restent le choix préféré.