로컬 GPU와 클라우드 GPU 사용의 비용 영향을 비교할 때 몇 가지 요인이 작용합니다.
지역 GPU 비용
- 초기 투자 : 고성능 GPU를 구매하려면 상당한 선불 비용이 필요합니다. 예를 들어, NVIDIA의 H100 또는 A100과 같은 최상위 GPU는 매우 비쌀 수 있습니다.- 유지 보수 및 업그레이드 : 로컬 GPU에는 냉각 시스템 및 전원 공급 장치를 포함한 지속적인 유지 보수가 필요하며 전체 비용이 추가됩니다. 하드웨어 업그레이드도 비용이 많이 들고 시간이 많이 걸릴 수 있습니다.
- 인프라 비용 : 로컬 GPU 설정을 실행하려면 서버, 스토리지, 네트워킹 도구 및 기후 제어 환경 및 물리적 보안과 같은 데이터 센터 관리에 대한 추가 비용이 포함됩니다.
- 확장 성 제한 : 로컬 GPU는 확장 성이 제한되어 있으며 용량을 높이기 위해 물리적 업그레이드 또는 새로운 하드웨어 구매가 필요합니다.
클라우드 GPU 비용
-선불 비용 없음 : 클라우드 GPU는 초기 하드웨어 구매의 필요성을 제거하여 사용 된 리소스에 대해서만 지불하는 지불 모델을 제공합니다.- 유연성 및 확장 성 : 클라우드 제공 업체는 수요에 따라 쉽게 리소스를 확장 할 수있게하여 과잉 프로비저닝 위험을 줄이고 총 소유 비용 (TCO)을 줄입니다.
- 유지 관리 및 업그레이드 : 클라우드 제공 업체는 유지 관리 및 하드웨어 업데이트를 처리하여 사용자의 책임 및 유지 비용을 줄입니다.
- 접근성 및 보안 : 클라우드 GPU는 어디서나 액세스 할 수 있으며 공급자의 보안 프로토콜에 의존하여 데이터 개인 정보 보호 요구에 따라 혜택과 우려가 될 수 있습니다.
요약하면, 로컬 GPU는 하드웨어 및 성능을 완전히 제어 할 수 있지만 상당한 선불 및 지속적인 투자가 필요합니다. 클라우드 GPU는 선불 비용 및 유지 보수 책임을 제거하여 유연성, 확장 성 및 비용 절감을 제공하여 다양한 리소스 요구가있는 프로젝트에 이상적입니다. 그러나 장기적으로 일관된 사용의 경우 로컬 GPU가 시간이 지남에 따라 비용 효율적 일 수 있습니다.
인용 :[1] https://getdeploying.com/reference/cloud-gpu
[2] https://www.e2enetworks.com/blog/comparison-bet-cloud 기반 및 온 프레미스 gpus
[3] https://datacrunch.io/blog/cloud-gpu-pricing-comparison
[4] https://blog.runpod.io/why-run-gpu-workloads-inthe-cloud-over-your-own-cluster/
[5] https://gist.github.com/devinschumacher/87dd5b87234fd0e5dba56503bfba533
[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/