Porównując konsekwencje kosztów korzystania z lokalnego GPU w porównaniu z procesorem graficznym chmurowym, wchodzi kilka czynników:
Lokalne koszty GPU
- Inwestycja początkowa: Zakup wysokowydajnego procesora graficznego wymaga znacznego kosztu z góry. Na przykład GPU najwyższego poziomu, takie jak H100 lub A100 NVIDIA, mogą być bardzo drogie.- Konserwacja i aktualizacje: Lokalne procesory graficzne wymagają ciągłej konserwacji, w tym systemów chłodzenia i zasilaczy, które zwiększają całkowity koszt. Uaktualnianie sprzętu może być również kosztowne i czasochłonne.
- Koszty infrastruktury: Uruchomienie lokalnej konfiguracji GPU obejmuje dodatkowe wydatki na serwer, narzędzia do przechowywania, narzędzia sieciowe i zarządzanie centrami danych, takie jak środowiska kontrolowane klimatem i bezpieczeństwo fizyczne.
- Ograniczenia skalowalności: Lokalny GPU mają ograniczoną skalowalność, wymagając fizycznych aktualizacji lub zakupów nowego sprzętu w celu zwiększenia pojemności.
Cloud GPU kosztuje
-Brak kosztów z góry: GPU w chmurze eliminują potrzebę początkowych zakupów sprzętowych, oferując model płacących jako you-go, w którym płacisz tylko za używane zasoby.- Elastyczność i skalowalność: Dostawcy chmur umożliwiają łatwe skalowanie zasobów na podstawie popytu, zmniejszenie ryzyka nadmiernego oświadczenia i obniżenie całkowitego kosztu własności (TCO).
- Konserwacja i aktualizacje: dostawcy chmur obsługują aktualizacje konserwacji i sprzętu, zmniejszając odpowiedzialność użytkownika i koszty związane z utrzymaniem.
- Dostępność i bezpieczeństwo: GPU w chmurze są dostępne z dowolnego miejsca i polegają na protokołach bezpieczeństwa dostawcy, które mogą być zarówno korzyścią, jak i problemem w zależności od potrzeb prywatności danych.
Podsumowując, podczas gdy lokalne GPU oferują pełną kontrolę nad sprzętem i wydajnością, wymagają znacznych inwestycji z góry i bieżących. Cloud GPU zapewniają elastyczność, skalowalność i oszczędności kosztów, eliminując koszty z góry i obowiązki konserwacyjne, dzięki czemu są idealne do projektów o zmiennych potrzeb zasobów. Jednak dla długoterminowego, konsekwentnego użytku lokalny procesor graficzny może stać się bardziej opłacalny z czasem.
Cytaty:[1] https://getdeploying.com/reference/cloud-gpu
[2] https://www.e2enetworks.com/blog/comparison-between-bloud oparta na-on-on-premises-gpus
[3] https://datacrunch.io/blog/cloud-gpu-pring-comparison
[4] https://blog.runpod.io/why-run-gpu-workloads-in-the-bloud-over-your-own-cluster/
[5] https://gist.github.com/devinschumacher/87dd5b87234f2d0e5dba56503bfba533
[6] https://www.digitallocean.com/resources/articles/cloud-gpu
[7] https://www.hyperstack.cloud/gpu-cena
[8] https://acecloud.ai/resources/blog/cloud-gpus-vs-on-premises-gpus/