与本地GPU相比，延迟显着影响云GPU的性能，尤其是在需要实时处理的应用中。云GPU通常由于网络依赖性而具有较高的延迟，这可能会影响机器学习模型培训和推理等任务，以及视频渲染或仿真等实时应用程序[2] [9]。该延迟是由于数据在用户位置和云数据中心之间传播的时间[1] [9]。
相比之下，本地GPU提供较低的延迟，因为它们直接在用户的场所运行而不依赖网络连接。这使它们非常适合需要实时性能的应用程序，例如自动驾驶汽车模拟或高频交易[7] [8]。本地GPU提供一致且低延迟的性能，这对于在专业工作量中满足紧迫的截止日期和吞吐量至关重要[7]。
尽管有潜伏期的缺点，但Cloud GPU提供了诸如可伸缩性，灵活性和降低前期成本等优点。它们允许用户无需硬件维护或升级即可访问强大的GPU资源，从而适合这些好处超过潜伏期问题的应用程序[2] [9]。但是，对于需要超低延迟的应用，本地GPU仍然是首选的选择。
引用：[1] https://blog.tyronesystems.com/latency-and-bandwidth-considestions-in-cloud-storage-performance/
[2] https://www.e2enetworks.com/blog/comparison-betweew-cloud-cloud-base-and-on-on-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-andwers/?question=what+erse+the+the+defferences+between+using+a+cloud+gpu+gpu+and+a+a+local+gpu+for+for+lararge+larage+langaigage+型号％3F
[9] https://www.reddit.com/r/deeplearning/comments/1be57bx/what_is_your_your_experience_with_with_using_using_cloud_gpus/