Når man sammenligner omkostningskonsekvenserne ved at bruge en lokal GPU versus en sky GPU, kommer flere faktorer i spil:
Lokale GPU -omkostninger
- Indledende investering: Køb af en højtydende GPU kræver en betydelig forhåndsomkostning. For eksempel kan top-tier GPU'er som NVIDIAs H100 eller A100 være meget dyrt.- Vedligeholdelse og opgraderinger: Lokale GPU'er kræver løbende vedligeholdelse, herunder kølesystemer og strømforsyninger, som tilføjer de samlede omkostninger. Opgradering af hardware kan også være dyrt og tidskrævende.
- Infrastrukturomkostninger: Kørsel af en lokal GPU-opsætning involverer yderligere udgifter til servere, opbevaring, netværksværktøjer og styring af datacenter, såsom klimakontrollerede miljøer og fysisk sikkerhed.
- Begrænsninger for skalerbarhed: Lokale GPU'er har begrænset skalerbarhed, hvilket kræver fysiske opgraderinger eller køb af ny hardware for at øge kapaciteten.
Cloud GPU -omkostninger
-Ingen omkostninger på forhånd: Cloud GPU'er eliminerer behovet for indledende hardware-køb, der tilbyder en pay-as-you-go-model, hvor du kun betaler for de anvendte ressourcer.- Fleksibilitet og skalerbarhed: Cloud-udbydere tillader let skalering af ressourcer baseret på efterspørgsel, hvilket reducerer risikoen for overforvaltning og sænkning af de samlede ejerskabsomkostninger (TCO).
- Vedligeholdelse og opgraderinger: Cloud -udbydere håndterer vedligeholdelse og hardwareopdateringer, hvilket reducerer brugeransvar og omkostninger forbundet med vedligeholdelse.
- Tilgængelighed og sikkerhed: Cloud -GPU'er er tilgængelige overalt og er afhængige af udbyderens sikkerhedsprotokoller, som kan være både en fordel og en bekymring afhængigt af databeskyttelsesbehov.
Sammenfattende, mens lokale GPU'er tilbyder fuld kontrol over hardware og ydeevne, kræver de betydelige forhånd og løbende investeringer. Cloud GPU'er giver fleksibilitet, skalerbarhed og omkostningsbesparelser ved at eliminere omkostninger på forhånd og vedligeholdelsesansvar, hvilket gør dem ideelle til projekter med variable ressourcebehov. I langsigtet, konsekvent brug kan lokale GPU'er imidlertid blive mere omkostningseffektiv over tid.
Citater:[1] https://getdeploying.com/reference/cloud-gpu
[2] https://www.e2enetworks.com/blog/comparison-vetween-cloud-based-and- on-premises-gpus
[3] https://datacrunch.io/blog/cloud-gpu-pricing-samparison
)
[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-vs-on-premises-gpus/