Độ trễ ảnh hưởng đáng kể đến hiệu suất của GPU đám mây so với GPU cục bộ, đặc biệt là trong các ứng dụng yêu cầu xử lý thời gian thực. GPU Cloud thường có độ trễ cao hơn do sự phụ thuộc của mạng, có thể ảnh hưởng đến các nhiệm vụ như đào tạo và suy luận mô hình học máy, cũng như các ứng dụng thời gian thực như kết xuất video hoặc mô phỏng [2] [9]. Độ trễ này phát sinh từ thời điểm dữ liệu cần di chuyển giữa vị trí của người dùng và trung tâm dữ liệu đám mây [1] [9].
Ngược lại, GPU cục bộ cung cấp độ trễ thấp hơn vì chúng hoạt động trực tiếp trên cơ sở của người dùng mà không cần dựa vào các kết nối mạng. Điều này làm cho chúng trở nên lý tưởng cho các ứng dụng đòi hỏi hiệu suất thời gian thực, chẳng hạn như mô phỏng xe tự trị hoặc giao dịch tần số cao [7] [8]. GPU địa phương cung cấp hiệu suất nhất quán và độ trễ thấp, rất quan trọng để đáp ứng thời hạn chặt chẽ và nhu cầu thông lượng trong khối lượng công việc chuyên ngành [7].
Mặc dù có nhược điểm về độ trễ, GPU đám mây mang lại những lợi thế như khả năng mở rộng, tính linh hoạt và chi phí trả trước thấp hơn. Chúng cho phép người dùng truy cập các tài nguyên GPU mạnh mẽ mà không cần bảo trì hoặc nâng cấp phần cứng, khiến chúng phù hợp với các ứng dụng mà các lợi ích này vượt xa các mối quan tâm về độ trễ [2] [9]. Tuy nhiên, đối với các ứng dụng yêu cầu độ trễ cực thấp, GPU cục bộ vẫn là lựa chọn ưa thích.
Trích dẫn:[1] https://blog.tyronesystems.com
[2] https://www.e2enetworks.com/blog/comparison-between-cloud-based-and-on-premises-gpus
[3] https://www.gamebench.net/index.html%3fp=3710.html
[4] https://arxiv.org/html/2502.06295v1
[5] https://www.hyperstack
[6] https://www.digitalocean.com/resource/articles/cloud-gpu
[7] https:
[8] https://massedcompute.com/faq-answers/?question=What+are+the+differences+between+using+a+cloud+GPU+and+a+local+GPU+for+large+language+ Mô hình%3F
.