Når du sammenligner kostnadsimplikasjonene ved å bruke en lokal GPU kontra en sky GPU, kommer flere faktorer i spill:
Lokale GPU -kostnader
- Innledende investering: Å kjøpe en høy ytelse GPU krever en betydelig forhåndskostnad. For eksempel kan toppnivå GPUer som NVIDIAs H100 eller A100 være veldig dyr.- Vedlikehold og oppgraderinger: Lokale GPU -er krever kontinuerlig vedlikehold, inkludert kjølesystemer og strømforsyninger, som øker den totale kostnaden. Oppgradering av maskinvare kan også være kostbart og tidkrevende.
- Infrastrukturkostnader: Å kjøre et lokalt GPU-oppsett innebærer ytterligere utgifter for servere, lagring, nettverksverktøy og datasenterstyring, for eksempel klimakontrollerte miljøer og fysisk sikkerhet.
- Skalabilitetsbegrensninger: Lokale GPU -er har begrenset skalerbarhet, og krever fysiske oppgraderinger eller kjøp av ny maskinvare for å øke kapasiteten.
Cloud GPU koster
-Ingen forhåndskostnader: Cloud GPUer eliminerer behovet for innledende maskinvarekjøp, og tilbyr en betal-som-du-go-modell der du bare betaler for ressursene som brukes.- Fleksibilitet og skalerbarhet: Skyleverandører tillater enkel skalering av ressurser basert på etterspørsel, noe som reduserer risikoen for overforsyning og senker den totale eierkostnaden (TCO).
- Vedlikehold og oppgraderinger: Skyleverandører håndterer vedlikehold og maskinvareoppdateringer, noe som reduserer brukeransvaret og kostnadene forbundet med vedlikehold.
- Tilgjengelighet og sikkerhet: Cloud GPUer er tilgjengelige hvor som helst og er avhengige av leverandørens sikkerhetsprotokoller, som kan være både en fordel og en bekymring avhengig av personvernbehov.
Oppsummert, mens lokale GPU -er tilbyr full kontroll over maskinvare og ytelse, krever de betydelige forhånds- og pågående investeringer. Cloud GPUer gir fleksibilitet, skalerbarhet og kostnadsbesparelser ved å eliminere forhåndskostnader og vedlikeholdsansvar, noe som gjør dem ideelle for prosjekter med variabel ressursbehov. For langsiktig, konsekvent bruk kan lokale GPU-er imidlertid bli mer kostnadseffektiv over tid.
Sitasjoner:[1] https://getdeploying.com/reference/cloud-gpu
[2] https://www.e2enetworks.com/blog/comparison-between-cloud-based-and-on-pmemises-gpus
[3] https://datacrunch.io/blog/cloud-gpu-pricing-comparison
[4] https://blog.runpod.io/why-run-gpu-workloads-in-the-cloud-over-your-awn-cluster/
[5] https://gist.github.com/devinschumacher/87DD5B87234F2D0E5DBA56503BFBA533
[6] https://www.digitalocean.com/resources/articles/cloud-gpu
[7] https://www.hyperstack.cloud/gpu-prising
[8] https://acecloud.ai/resources/blog/cloud-gpus-vs-on-memises-gpus/