Затримка суттєво впливає на продуктивність хмарних графічних процесорів порівняно з місцевими графічними процесорами, особливо в додатках, що потребують обробки в режимі реального часу. Хмарні графічні процесори, як правило, мають більш високу затримку завдяки мережевій залежності, яка може впливати на такі завдання, як навчання та висновки моделі машинного навчання, а також додатки в режимі реального часу, такі як візуалізація відео або моделювання [2] [9]. Ця затримка виникає з моменту необхідності даних для подорожі між місцезнаходженням користувача та хмарним центром обробки даних [1] [9].
Навпаки, локальні графічні процесори пропонують нижчу затримку, оскільки вони працюють безпосередньо в приміщеннях користувача, не покладаючись на мережеві з'єднання. Це робить їх ідеальними для додатків, які вимагають ефективності роботи в режимі реального часу, такі як автономне моделювання транспортних засобів або високочастотна торгівля [7] [8]. Місцеві графічні процесори забезпечують постійні та низькі затримки, що має вирішальне значення для дотримання жорстких термінів та вимог пропускної здатності в спеціалізованих навантаженнях [7].
Незважаючи на недолік затримки, хмарні графічні процесори пропонують такі переваги, як масштабованість, гнучкість та нижчі витрати. Вони дозволяють користувачам отримувати доступ до потужних ресурсів GPU без необхідності технічного обслуговування або оновлення обладнання, що робить їх придатними для додатків, де ці переваги переважають проблеми з затримкою [2] [9]. Однак для додатків, які потребують ультра-низької затримки, локальні графічні процесори залишаються кращим вибором.
Цитати:[1] https://blog.tyronesystems.com/latency-and-bandwidth-considerations-in-cloud-storage-performance/
[2] https://www.e2enetworks.com/blog/comparison-betweende-cloud-на основі-don-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/? Моделі%3f
[9] https://www.reddit.com/r/deeplearning/comments/1be57bx/what_is_your_experience_with_using_cloud_gpus/