Latens påverkar avsevärt prestanda för moln GPU: er jämfört med lokala GPU: er, särskilt i applikationer som kräver realtidsbehandling. Cloud GPU: er har vanligtvis högre latens på grund av nätverksberoende, vilket kan påverka uppgifter som maskininlärningsmodellutbildning och slutsatser, såväl som realtidsapplikationer som videoåtergivning eller simuleringar [2] [9]. Denna latens uppstår från den tid det tar för data att resa mellan användarens plats och Cloud Data Center [1] [9].
Däremot erbjuder lokala GPU: er lägre latens eftersom de arbetar direkt i användarens lokaler utan att förlita sig på nätverksanslutningar. Detta gör dem idealiska för applikationer som kräver prestanda i realtid, såsom autonoma fordonsimuleringar eller högfrekventa handel [7] [8]. Lokala GPU: er ger konsekvent och låg-latensprestanda, vilket är avgörande för att möta trånga tidsfrister och genomströmningskrav i specialiserade arbetsbelastningar [7].
Trots latensnackdelen erbjuder Cloud GPU: er fördelar som skalbarhet, flexibilitet och lägre kostnader i förväg. De tillåter användare att få tillgång till kraftfulla GPU -resurser utan behov av hårdvaruunderhåll eller uppgraderingar, vilket gör dem lämpliga för applikationer där dessa fördelar uppväger latensproblemen [2] [9]. För applikationer som kräver extremt låg latens förblir emellertid lokala GPU: er det föredragna valet.
Citeringar:]
]
[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-pact-cloud-computing
[6] https://www.digitalocean.com/resources/articles/cloud-gpu
[7] https://acecloud.ai/resources/blog/cloud-gpus-v-on-lopises-gpus/
] Modeller%3F
]