Bij het vergelijken van de kostenimplicaties van het gebruik van een lokale GPU versus een cloud -GPU, spelen verschillende factoren in het spel:
Lokale GPU -kosten
- Initiële investering: de aankoop van een krachtige GPU vereist een aanzienlijke kosten vooraf. Bijvoorbeeld, top GPU's zoals Nvidia's H100 of A100 kunnen erg duur zijn.- Onderhoud en upgrades: lokale GPU's vereisen voortdurend onderhoud, inclusief koelsystemen en voedingen, die bijdragen aan de totale kosten. Het upgraden van hardware kan ook duur en tijdrovend zijn.
- Infrastructuurkosten: het uitvoeren van een lokale GPU-opstelling omvat extra kosten voor servers, opslag, netwerktools en datacenterbeheer, zoals klimaatgecontroleerde omgevingen en fysieke beveiliging.
- Schaalbaarheidsbeperkingen: lokale GPU's hebben een beperkte schaalbaarheid, die fysieke upgrades of aankopen van nieuwe hardware vereisen om de capaciteit te vergroten.
Cloud GPU -kosten
-Geen voorafgaande kosten: Cloud GPU's elimineren de behoefte aan initiële hardware-aankopen en biedt een pay-as-you-go-model waar u alleen betaalt voor de gebruikte middelen.- Flexibiliteit en schaalbaarheid: cloudproviders maken een eenvoudige schaling van bronnen op basis van de vraag, waardoor het risico op overbevising wordt verminderd en de totale eigendomskosten (TCO) wordt verlaagd.
- Onderhoud en upgrades: cloudproviders verwerken onderhouds- en hardware -updates, waardoor de verantwoordelijkheid en kosten van de gebruiker aan het onderhoud worden verminderd.
- Toegankelijkheid en beveiliging: Cloud GPU's zijn overal toegankelijk en vertrouwen op de beveiligingsprotocollen van de provider, wat zowel een voordeel als een zorg kan zijn, afhankelijk van de behoeften aan gegevensprivacy.
Samenvattend, hoewel lokale GPU's volledige controle bieden over hardware en prestaties, vereisen ze aanzienlijke vooraf en lopende investeringen. Cloud GPU's bieden flexibiliteit, schaalbaarheid en kostenbesparingen door voorafgaande kosten en onderhoudsverantwoordelijkheden te elimineren, waardoor ze ideaal zijn voor projecten met variabele hulpbronnenbehoeften. Voor langdurig, consistent gebruik, kan lokale GPU's echter in de loop van de tijd kosteneffectiever worden.
Citaten:[1] https://getdeploying.com/reference/cloud-gpu
[2] https://www.e2enetworks.com/blog/comparison-between-cloud- en-on-premises-gpus
[3] https://datacrunch.io/blog/cloud-gpu-pricing-compens
[4] https://blog.runpod.io/why-run-gpu-workloads-in-the-cloud-over-your-ward-cluster/
[5] https://gist.github.com/devinschumacher/87dd5b87234f2d0e5dba56503bfba533333333
[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/