レイテンシは、特にリアルタイム処理が必要なアプリケーションでは、ローカルGPUと比較して、クラウドGPUのパフォーマンスに大きく影響します。クラウドGPUは通常、ネットワークの依存関係によりレイテンシが高く、機械学習モデルのトレーニングや推論などのタスク、およびビデオレンダリングやシミュレーションなどのリアルタイムアプリケーションに影響を与える可能性があります[2] [9]。この遅延は、データがユーザーの場所とクラウドデータセンターの間を移動するのにかかる時間から生じます[1] [9]。
対照的に、ローカルGPUは、ネットワーク接続に依存せずにユーザーの施設で直接動作するため、遅延が低くなります。これにより、自動運転車シミュレーションや高周波取引など、リアルタイムのパフォーマンスを必要とするアプリケーションに理想的になります[7] [8]。ローカルGPUは、一貫した低遅延性能を提供します。これは、特殊なワークロードで厳しい締め切りとスループットの要求を満たすために重要です[7]。
遅延の不利な点にもかかわらず、クラウドGPUはスケーラビリティ、柔軟性、より低い前払いコストなどの利点を提供します。ユーザーは、ハードウェアのメンテナンスやアップグレードを必要とせずに強力なGPUリソースにアクセスできるようになり、これらの利点が待ち時間の懸念を上回るアプリケーションに適しています[2] [9]。ただし、超低レイテンシを必要とするアプリケーションでは、ローカルGPUは引き続き好ましい選択です。
引用：[1] https://blog.tyronesystems.com/latency-and-bandwidth-considerations-in-cloud-storage-performance/
[2] https://www.e2enetworks.com/blog/comparison-betweering-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.hyperstack.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-answers/?question=what+ are+ the+differences+between+using+a+ cloud+++abrocal+gpu++large+language+モデル％3f
[9] https://www.reddit.com/r/deeplearning/comments/1be57bx/what_is_your_experience_with_using_cloud_gpus/