Latentsus mõjutab märkimisväärselt pilve GPU-de jõudlust võrreldes kohalike GPU-dega, eriti reaalajas töötlemist vajavate rakenduste puhul. Pilve GPU-del on tavaliselt võrgusõltuvuse tõttu suurem latentsus, mis võib mõjutada selliseid ülesandeid nagu masinõppe mudeli treenimine ja järeldused, samuti reaalajas rakendused, näiteks videote renderdamine või simulatsioonid [2] [9]. See latentsus tuleneb ajast, mis kulub andmete liikumiseks kasutaja asukoha ja pilveandmekeskuse vahel [1] [9].
Seevastu kohalikud GPU -d pakuvad madalamat latentsusaega, kuna need töötavad otse kasutaja ruumides ilma võrguühendustele tuginemata. See muudab need ideaalseks rakenduste jaoks, mis nõuavad reaalajas jõudlust, näiteks autonoomsed sõidukite simulatsioonid või kõrgsagedusega kauplemine [7] [8]. Kohalikud GPU-d pakuvad järjepidevat ja madala latentsusega jõudlust, mis on ülioluline, et tähtaegadest kinnipidamiseks ja läbilaskeavade nõudmisteks on spetsialiseerunud töökoormustes [7].
Vaatamata latentsusaja kahjule pakuvad Cloud GPU -d eeliseid, nagu mastaapsus, paindlikkus ja madalamad kulud. Need võimaldavad kasutajatel pääseda juurde võimsatele GPU ressurssidele, ilma et oleks vaja riistvara hooldust ega uuendada, muutes need sobivaks rakendusteks, kus need eelised kaaluvad üles latentsusajaga seotud probleemid [2] [9]. Ülimalt madala latentsusajaga nõutavate rakenduste jaoks on kohalikud GPU-d siiski eelistatud valik.
Tsitaadid:]
]
[3] https://www.gamebench.net/index.html%3fp=3710.html
[4] https://arxiv.org/html/2502.06295v1
]
[6] https://www.digitalocean.com/resources/articles/cloud-gpu
[7] https://acecloud.ai/resources/blog/cloud-gpus-vs-on-pres-gpus/
] mudelid%3f
]