Latentums būtiski ietekmē mākoņu GPU veiktspēju salīdzinājumā ar vietējiem GPU, jo īpaši lietojumprogrammās, kurām nepieciešama reālā laika apstrāde. Mākoņu GPU parasti ir lielāks latentums tīkla atkarības dēļ, kas var ietekmēt tādus uzdevumus kā mašīnmācīšanās modeļa apmācība un secinājumi, kā arī reālā laika lietojumprogrammas, piemēram, video atveidošana vai simulācijas [2] [9]. Šis latentums rodas no laika, kas nepieciešams, lai dati ceļotu starp lietotāja atrašanās vietu un mākoņa datu centru [1] [9].
Turpretī vietējie GPU piedāvā zemāku latentumu, jo tie darbojas tieši lietotāja telpās, nepaļaujoties uz tīkla savienojumiem. Tas padara tos ideālus lietojumprogrammām, kurām nepieciešama reālā laika veiktspēja, piemēram, autonomas transportlīdzekļu simulācijas vai augstfrekvences tirdzniecība [7] [8]. Vietējie GPU nodrošina konsekventu un zemu latentuma veiktspēju, kas ir būtiska, lai izpildītu stingrus termiņus un caurlaidspējas prasības specializētā darba slodzē [7].
Neskatoties uz trūkumiem latentā, mākoņu GPU piedāvā tādas priekšrocības kā mērogojamība, elastība un zemākas avansa izmaksas. Tie ļauj lietotājiem piekļūt jaudīgiem GPU resursiem bez aparatūras apkopes vai jaunināšanas nepieciešamības, padarot tos piemērotus lietojumprogrammām, kurās šīs priekšrocības pārsniedz latentuma problēmas [2] [9]. Tomēr lietojumprogrammām, kurām nepieciešams īpaši zems latentums, vietējie GPU joprojām ir vēlamā izvēle.
Atsauces:[1] https://blog.tyrononystems.com/latency-and-bandwidth-considerations-cloud-storage-performance/
[2] https://www.e2enetworks.com/blog/comparison-between-cloud bāzētais un on-pemise-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/
. Modeļi%3F
[9] https://www.reddit.com/r/deeplearning/comments/1be57bx/what_is_your_experience_with_using_cloud_gpus/