Wie wirkt sich Latenz auf die Leistung von Cloud -GPUs im Vergleich zu lokaler GPUs aus?

Im Gegensatz dazu bietet lokale GPUs eine geringere Latenz, da sie direkt in den Räumlichkeiten des Benutzers arbeiten, ohne sich auf Netzwerkverbindungen zu verlassen. Dies macht sie ideal für Anwendungen, die Echtzeitleistung erfordern, z. B. autonome Fahrzeugsimulationen oder Hochfrequenzhandel [7] [8]. Lokale GPUs bieten eine konsistente und niedrige Latenzleistung, was für die Einhaltung enger Termine und den Durchsatzanforderungen bei speziellen Workloads von entscheidender Bedeutung ist [7].

Trotz des Nachteils der Latenz bieten Cloud -GPUs Vorteile wie Skalierbarkeit, Flexibilität und niedrigere Vorabkosten. Sie ermöglichen es Benutzern, auf leistungsstarke GPU -Ressourcen zugreifen zu können, ohne dass Hardware -Wartung oder -Abgrades erforderlich sind, sodass sie für Anwendungen geeignet sind, bei denen diese Vorteile die Latenzprobleme überwiegen [2] [9]. Für Anwendungen, die eine ultra-niedrige Latenz erfordern, bleiben die lokalen GPUs jedoch die bevorzugte Wahl.