대기 시간은 특히 실시간 처리가 필요한 애플리케이션에서 로컬 GPU에 비해 클라우드 GPU의 성능에 크게 영향을 미칩니다. 클라우드 GPU는 일반적으로 네트워크 의존성으로 인해 대기 시간이 높아서 기계 학습 모델 교육 및 추론과 같은 작업뿐만 아니라 비디오 렌더링 또는 시뮬레이션과 같은 실시간 응용 프로그램에 영향을 줄 수 있습니다 [2] [9]. 이 대기 시간은 데이터가 사용자의 위치와 클라우드 데이터 센터 사이를 이동하는 데 걸리는 시간부터 발생합니다 [1] [9].
대조적으로, 로컬 GPU는 네트워크 연결에 의존하지 않고 사용자의 구내에서 직접 작동하기 때문에 낮은 대기 시간을 제공합니다. 이로 인해 자율 차량 시뮬레이션 또는 고주파 거래와 같은 실시간 성능을 요구하는 응용 프로그램에 이상적입니다 [7] [8]. 로컬 GPU는 일관되고 저렴한 성능을 제공하며, 이는 특수 워크로드에서 타이트한 마감일과 처리량 요구를 충족시키는 데 중요합니다 [7].
대기 시간 단점에도 불구하고 클라우드 GPU는 확장 성, 유연성 및 선불 비용 절감과 같은 이점을 제공합니다. 이를 통해 사용자는 하드웨어 유지 보수 또는 업그레이드없이 강력한 GPU 리소스에 액세스 할 수 있으므로 이러한 혜택이 대기 시간 문제를 능가하는 응용 프로그램에 적합합니다 [2] [9]. 그러나 매우 낮은 대기 시간이 필요한 애플리케이션의 경우 로컬 GPU가 선호되는 선택으로 남아 있습니다.
인용 :[1] https://blog.tyronesystems.com/latency-and-bandwidth-considerations-incloud-storage-performance/
[2] https://www.e2enetworks.com/blog/comparison-bet-cloud 기반 및 온 프레미스 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+betweengeing+ -cloud+gpu+and+aLocal+GPU+large+language+ 모델%3f
[9] https://www.reddit.com/r/deeplearning/comments/1be57bx/what_is_your_experience_with_using_cloud_gpus/