Quando si confrontano le implicazioni sui costi dell'utilizzo di una GPU locale rispetto a una GPU di cloud, vengono in gioco diversi fattori:
costi GPU locali
- Investimento iniziale: l'acquisto di una GPU ad alte prestazioni richiede un costo iniziale significativo. Ad esempio, le GPU di alto livello come H100 o A100 di Nvidia possono essere molto costose.- Manutenzione e aggiornamenti: le GPU locali richiedono una manutenzione in corso, compresi sistemi di raffreddamento e alimentatori, che si aggiungono al costo complessivo. L'hardware di aggiornamento può anche essere costoso e richiedere molto tempo.
- Costi di infrastruttura: l'esecuzione di una configurazione GPU locale prevede spese aggiuntive per server, archiviazione, strumenti di networking e gestione dei data center, come ambienti climatizzati e sicurezza fisica.
- Limitazioni di scalabilità: le GPU locali hanno una scalabilità limitata, che richiedono aggiornamenti fisici o acquisti di nuovi hardware per aumentare la capacità.
costi GPU cloud
-Nessun costo iniziale: le GPU del cloud eliminano la necessità di acquisti di hardware iniziali, offrendo un modello pay-as-you-go in cui si pagano solo le risorse utilizzate.- Flessibilità e scalabilità: i fornitori di cloud consentono un facile ridimensionamento delle risorse in base alla domanda, riducendo il rischio di sovravisione e abbassando il costo totale della proprietà (TCO).
- Manutenzione e aggiornamenti: i fornitori di cloud gestiscono gli aggiornamenti di manutenzione e hardware, riducendo la responsabilità degli utenti e i costi associati alla manutenzione.
- Accessibilità e sicurezza: le GPU del cloud sono accessibili da qualsiasi luogo e fanno affidamento sui protocolli di sicurezza del provider, che possono essere sia un vantaggio che una preoccupazione a seconda delle esigenze sulla privacy dei dati.
In sintesi, mentre le GPU locali offrono il pieno controllo su hardware e prestazioni, richiedono significativi investimenti in anticipo e in corso. Le GPU del cloud forniscono flessibilità, scalabilità e risparmi sui costi eliminando i costi iniziali e le responsabilità di manutenzione, rendendoli ideali per progetti con esigenze di risorse variabili. Tuttavia, per un uso a lungo termine e coerente, le GPU locali potrebbero diventare più convenienti nel tempo.
Citazioni:[1] https://getdeploying.com/reference/cloud-gpu
[2] https://www.e2enetworks.com/blog/comparison-between-cloud-best-on-premes-gpus
[3] https://datacrunch.io/blog/cloud-gpu-pricing-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/