Beim Vergleich der Kostenauswirkungen der Verwendung einer lokalen GPU mit einer Cloud -GPU kommen verschiedene Faktoren ins Spiel:
Lokale GPU -Kosten
- Erste Investition: Der Kauf einer Hochleistungs-GPU erfordert erhebliche Vorabkosten. Zum Beispiel können hochrangige GPUs wie Nvidia H100 oder A100 sehr teuer sein.- Wartung und Upgrades: Lokale GPUs erfordern eine kontinuierliche Wartung, einschließlich Kühlsysteme und Netzteile, was die Gesamtkosten erhöht. Das Upgrade von Hardware kann auch kostspielig und zeitaufwändig sein.
- Infrastrukturkosten: Durchführen eines lokalen GPU-Setups umfasst zusätzliche Ausgaben für Server, Speicher, Netzwerkwerkzeuge und Rechenzentrumsmanagement, wie z. B. klimatisierte Umgebungen und physische Sicherheit.
- Skalierbarkeitsbeschränkungen: Lokale GPUs haben eine begrenzte Skalierbarkeit und erfordert physische Upgrades oder Einkäufe von neuer Hardware, um die Kapazität zu erhöhen.
Cloud GPU Kosten
-Keine Vorabkosten: Cloud-GPUs müssen anfänglichen Hardwarekäufen erforderlich sind und ein Pay-you-Go-Modell anbieten, bei dem Sie nur die verwendeten Ressourcen bezahlen.- Flexibilität und Skalierbarkeit: Cloud-Anbieter ermöglichen eine einfache Skalierung von Ressourcen auf der Grundlage der Nachfrage, wodurch das Risiko einer Überproduktion und Senkung der Gesamtbeteiligungskosten (TCO) verringert wird.
- Wartung und Upgrades: Cloud -Anbieter verwalten Wartungs- und Hardware -Updates, wodurch die Benutzerverantwortung und die mit der Instandhaltung verbundenen Kosten reduziert werden.
- Barrierefreiheit und Sicherheit: Cloud -GPUs sind von überall zugänglich und verlassen sich auf die Sicherheitsprotokolle des Anbieters, was je nach Datenschutzanforderungen sowohl ein Vorteil als auch ein Problem sein kann.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die lokale GPUs die volle Kontrolle über Hardware und Leistung bieten, aber erhebliche Vorab- und laufende Investitionen benötigen. Cloud -GPUs bieten Flexibilität, Skalierbarkeit und Kosteneinsparungen, indem sie die Kosten und Wartungsverantwortung im Voraus eliminieren und sie ideal für Projekte mit variablen Ressourcenanforderungen machen. Für den langfristigen, konsistenten Gebrauch kann die lokale GPUs im Laufe der Zeit jedoch kostengünstiger werden.
Zitate:[1] https://getdeploying.com/reference/cloud-gpu
[2] https://www.e2enetworks.com/blog/comparison-between-cloud-basing-and-on-premises-gpus
[3] https://datacrunch.io/blog/cloud-gpu-pricing-comparison
[4] https://blog.runpod.io/why-run-gpu-workloads-the-cloud-over-your-own-cluster/
[5] https://gist.github.com/devinschumacher/87dd5b87234f2d0e5dba56503bba533
[6] https://www.digitalocean.com/resources/articles/cloud-gpu
[7] https://www.hypstack.cloud/gpupricication
[8] https://acecloud.ai/resources/blog/cloud-gpus-vs-onpremises-gpus/