Při porovnání důsledků nákladů při použití místního GPU versus cloud GPU se do hry vstoupí několik faktorů:
Místní náklady na GPU
- Počáteční investice: Nákup vysoce výkonné GPU vyžaduje významné předem. Například špičkové GPU, jako je H100 nebo A100, mohou být velmi drahé.- Údržba a upgrady: Místní GPU vyžadují průběžnou údržbu, včetně chladicích systémů a napájecích zdrojů, které zvyšují celkové náklady. Upgradování hardwaru může být také nákladné a časově náročné.
- Náklady na infrastrukturu: Spuštění místního nastavení GPU zahrnuje další výdaje na servery, skladovací nástroje, síťové nástroje a správu datových center, jako je prostředí kontrolovaná klima a fyzická zabezpečení.
- Omezení škálovatelnosti: Místní GPU mají omezenou škálovatelnost, vyžadují fyzické vylepšení nebo nákupy nového hardwaru ke zvýšení kapacity.
Cloud GPU náklady
-Žádné počáteční náklady: Cloudové GPU eliminují potřebu počátečních hardwarových nákupů a nabízejí model Pay-As You-Go, kde platíte pouze za použité zdroje.- Flexibilita a škálovatelnost: Poskytovatelé cloudu umožňují snadné škálování zdrojů na základě poptávky, snižují riziko nadměrného poskytování a snížení celkových nákladů na vlastnictví (TCO).
- Údržba a upgrady: Poskytovatelé cloudu zpracovávají aktualizace údržby a hardwaru, snižují odpovědnost uživatelů a náklady spojené s údržbou.
- Přístupnost a zabezpečení: Cloudové GPU jsou přístupné odkudkoli a spoléhají se na bezpečnostní protokoly poskytovatele, což může být výhodou i obavy v závislosti na potřebách ochrany osobních údajů.
Stručně řečeno, zatímco místní GPU nabízejí plnou kontrolu nad hardwarem a výkonem, vyžadují významné předem a probíhající investice. Cloudové GPU poskytují flexibilitu, škálovatelnost a úspory nákladů odstraněním nákladů a povinností údržby, což je činí ideální pro projekty s variabilními potřebami zdrojů. Avšak pro dlouhodobé a důsledné použití by se místní GPU mohou v průběhu času stát nákladově efektivnější.
Citace:[1] https://getdeploying.com/reference/cloud-gpu
[2] https://www.e2enetworks.com/blog/compaparison-between-cloud-and-n-premises-gpus
[3] https://datacrunch.io/blog/cloud-gpu-pricing-comparison
[4] https://blog.runpod.io/why-run-gu-workloads-int-thever-your-wn-cstruster/
[5] https://gist.github.com/devinschumacher/87dd5b87234f2d0e5dba56503bfba533
[6] https://www.digitalocean.com/resources/articles/cloud-gpu
[7] https://www.hyperstack.cloud/gpu-pricing
[8] https://acecloud.ai/resources/blog/cloud-gpus-on-premises-gpus/