Latentis daro didelę įtaką debesies GPU našumui, palyginti su vietiniais GPU, ypač programoms, kurioms reikia apdorojimo realiuoju laiku. „Cloud GPU“ paprastai yra didesnis dėl priklausomybės nuo tinklo, o tai gali paveikti tokias užduotis kaip mašininio mokymosi modelio mokymas ir išvados, taip pat realaus laiko programos, tokios kaip vaizdo įrašų pateikimas ar modeliavimas [2] [9]. Šis vėlavimas atsiranda nuo to laiko, kai reikia duomenų keliauti iš vartotojo vietos ir debesų duomenų centro [1] [9].
Priešingai, vietiniai GPU siūlo mažesnį delsą, nes jie veikia tiesiogiai vartotojo patalpose, nepasikliaudami tinklo jungtimis. Tai daro juos idealiomis programoms, reikalaujančioms realiojo laiko našumo, pavyzdžiui, autonominių transporto priemonių modeliavimo ar aukšto dažnio prekybos [7] [8]. Vietiniai GPU suteikia nuoseklų ir mažai latentinį rezultatą, kuris yra labai svarbus laikantis griežtų terminų ir pralaidumo reikalavimų specializuotuose darbo krūviuose [7].
Nepaisant latencijos trūkumų, „Cloud GPU“ siūlo tokius pranašumus kaip mastelio keitimas, lankstumas ir mažesnės išankstinės išlaidos. Jie leidžia vartotojams pasiekti galingus GPU išteklius, nereikalaujant aparatinės įrangos priežiūros ar atnaujinimų, todėl jie yra tinkami programoms, kuriose šie pranašumai viršija latencijos problemas [2] [9]. Tačiau programoms, kurioms reikalingas ypač mažas latentinis latentinis, vietinis GPU išlieka tinkamiausias pasirinkimas.
Citatos:[1] https://blog.tyronesystems.com/latency-and-bandwidth-considerations-in-Cloud-Storage-erformance/
[2] https://www.e2enetworks.com/blog/comparion-between-Cloud, pagrįsta ir-on-premises gPus
[3] https://www.gamebench.net/index.html%3fp=3710.html
[4] https://arxiv.org/html/2502.06295v1
[5] https://www.hyderstack.cloud/blog/case-study/how-gpus-impact-cloud-comomputing
[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=hat+are+the+differences+between+aPu+coud+gpu+and+a+local+gpu+for+large+language+ Modeliai%3f
]