Lorsque vous comparez les implications des coûts de l'utilisation d'un GPU local par rapport à un GPU cloud, plusieurs facteurs entrent en jeu:
Coûts GPU locaux
- Investissement initial: l'achat d'un GPU haute performance nécessite un coût initial important. Par exemple, les GPU de haut niveau comme H100 ou A100 de NVIDIA peuvent être très chers.- Entretien et mises à niveau: les GPU locaux nécessitent une maintenance continue, y compris les systèmes de refroidissement et les alimentations, ce qui ajoute au coût global. La mise à niveau du matériel peut également être coûteuse et longue.
- Coûts d'infrastructure: l'exécution d'une configuration GPU locale implique des dépenses supplémentaires pour les serveurs, le stockage, les outils de réseautage et la gestion des centres de données, tels que les environnements contrôlés par le climat et la sécurité physique.
- Limitations d'évolutivité: les GPU locaux ont une évolutivité limitée, nécessitant des mises à niveau physiques ou des achats de nouveaux matériels pour augmenter la capacité.
coûts GPU cloud
- Pas de coûts initiaux: les GPU cloud éliminent le besoin d'achats de matériel initiaux, en offrant un modèle à la rémunération où vous ne payez que pour les ressources utilisées.- Flexibilité et évolutivité: les fournisseurs de cloud permettent une mise à l'échelle facile des ressources en fonction de la demande, en réduisant le risque de surexploitation et de réduction du coût total de possession (TCO).
- Maintenance et mises à niveau: les fournisseurs de cloud gèrent les mises à jour de maintenance et de matériel, réduisant la responsabilité des utilisateurs et les coûts associés à l'entretien.
- Accessibilité et sécurité: les GPU cloud sont accessibles de n'importe où et s'appuient sur les protocoles de sécurité du fournisseur, qui peuvent être à la fois un avantage et une préoccupation en fonction des besoins de confidentialité des données.
En résumé, alors que les GPU locaux offrent un contrôle total sur le matériel et les performances, ils nécessitent des investissements initiaux et continus. Les GPU cloud offrent la flexibilité, l'évolutivité et les économies de coûts en éliminant les coûts initiaux et les responsabilités de maintenance, ce qui les rend idéaux pour des projets ayant des besoins de ressources variables. Cependant, pour une utilisation cohérente à long terme, les GPU locaux pourraient devenir plus rentables au fil du temps.
Citations:[1] https://getdeploying.com/reference/cloud-gpu
[2] https://www.e2enetworks.com/blog/comparison-between-cloud-basez-and-on-premis-gpus
[3] https://datacrunch.io/blog/cloud-gpu-piring-comparison
[4] https://blog.runpod.io/why-run-gpu-workloads-in-the-cloud-over-your-own-cluster/
[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/