عند مقارنة الآثار المترتبة على التكلفة لاستخدام وحدة معالجة الرسومات المحلية مقابل وحدة معالجة الرسومات السحابة ، فإن عدة عوامل تدخل في اللعب:
تكاليف وحدة معالجة الرسومات المحلية
- الاستثمار الأولي: يتطلب شراء وحدة معالجة الرسومات عالية الأداء تكلفة كبيرة مقدمًا. على سبيل المثال ، يمكن أن تكون وحدات معالجة الرسومات من الدرجة الأولى مثل Nvidia's H100 أو A100 مكلفة للغاية.- الصيانة والترقيات: تتطلب وحدات معالجة الرسومات المحلية صيانة مستمرة ، بما في ذلك أنظمة التبريد ومستلزمات الطاقة ، والتي تضيف إلى التكلفة الإجمالية. يمكن أن تكون ترقية الأجهزة مكلفة وتستغرق وقتًا طويلاً.
- تكاليف البنية التحتية: يتضمن تشغيل إعداد GPU محلي نفقات إضافية للخوادم والتخزين وأدوات الشبكات وإدارة مركز البيانات ، مثل البيئات التي يسيطر عليها المناخ والأمن المادي.
- قيود قابلية التوسع: يتمتع وحدات معالجة الرسومات المحلية قابلية التوسع محدودة ، وتتطلب ترقيات مادية أو عمليات شراء للأجهزة الجديدة لزيادة السعة.
تكاليف GPU Cloud
-لا توجد تكاليف مقدمة: سحت سحابة وحدات معالجة الرسومات القضاء على الحاجة إلى عمليات شراء الأجهزة الأولية ، مما يوفر نموذجًا الدفع عند النمو حيث تدفع فقط للموارد المستخدمة.- المرونة وقابلية التوسع: يتيح مقدمو الخدمات السحابية تحجيمًا سهلاً للموارد بناءً على الطلب ، مما يقلل من خطر الإفراط في تقديم وخفض التكلفة الإجمالية للملكية (TCO).
- الصيانة والترقيات: يتعامل مقدمو الخدمات السحابية مع تحديثات الصيانة وتحديثات الأجهزة ، مما يقلل من مسؤولية المستخدم والتكاليف المرتبطة بصيانة.
- إمكانية الوصول والأمان: يمكن الوصول إلى وحدات معالجة الرسومات السحابية من أي مكان وتعتمد على بروتوكولات الأمان الخاصة بالمزود ، والتي يمكن أن تكون فائدة وقلق اعتمادًا على احتياجات خصوصية البيانات.
باختصار ، في حين أن وحدات معالجة الرسومات المحلية توفر التحكم الكامل في الأجهزة والأداء ، فإنها تتطلب استثمارات كبيرة ومستمرة. توفر وحدات معالجة الرسومات السحابية المرونة وقابلية التوسع وتوفير التكاليف من خلال القضاء على التكاليف المقدمة ومسؤوليات الصيانة ، مما يجعلها مثالية للمشاريع ذات الاحتياجات المتغيرة للموارد. ومع ذلك ، بالنسبة للاستخدام الطويل الأجل والمتسق ، قد تصبح وحدات معالجة الرسومات المحلية أكثر فعالية من حيث التكلفة مع مرور الوقت.
الاستشهادات:[1] https://getdeploying.com/reference/cloud-gpu
[2] https://www.e2enetworks.com/blog/comparison-between-cloud-and-on-premises-gpus
[3] https://datacrunch.io/blog/cloud-gpu-pricing-comparison
[4] https://blog.runpod.io/why-run-gpu-workloads-
[5] https://gist.github.com/devinschumacher/87dd5b87234f2d0e5dba56503bfba533
[6] https://www.digitalocean.com/resources/articles/cloud-gpu
[7] https://www.hyperstack.cloud/gpu-pricing
[8]