Hogyan befolyásolja a késés a felhő GPU -k teljesítményét a helyi GPU -khoz képest

Ezzel szemben a helyi GPU -k alacsonyabb késleltetést kínálnak, mivel közvetlenül a felhasználó helyiségein működnek anélkül, hogy a hálózati kapcsolatokra támaszkodnának. Ez ideálissá teszi őket olyan alkalmazásokhoz, amelyek valós idejű teljesítményt igényelnek, például autonóm járműszimulációkat vagy magas frekvenciájú kereskedelmet [7] [8]. A helyi GPU-k következetes és alacsony késleltetésű teljesítményt nyújtanak, ami elengedhetetlen a szűk határidők és az áteresztési igények kielégítéséhez a speciális munkaterhelésben [7].

A késleltetési hátrányok ellenére a Cloud GPU -k olyan előnyöket kínálnak, mint a méretezhetőség, a rugalmasság és az alacsonyabb előzetes költségek. Lehetővé teszik a felhasználók számára, hogy hozzáférjenek a hatékony GPU erőforrásokhoz, anélkül, hogy hardverkarbantartásra vagy frissítésre lenne szükségük, így alkalmasak azokra az alkalmazásokra, ahol ezek az előnyök meghaladják a késleltetési aggályokat [2] [9]. Azonban az ultra alacsony késleltetéshez szükséges alkalmazásoknál a helyi GPU-k továbbra is a preferált választás.