Ao comparar as implicações de custo do uso de uma GPU local versus uma GPU em nuvem, vários fatores entram em jogo:
custos locais de GPU
- Investimento inicial: a compra de uma GPU de alto desempenho requer um custo inicial significativo. Por exemplo, as GPUs de primeira linha como o H100 ou A100 da NVIDIA podem ser muito caras.- Manutenção e atualizações: as GPUs locais requerem manutenção contínua, incluindo sistemas de refrigeração e fontes de alimentação, que aumentam o custo geral. A atualização do hardware também pode ser caro e demorado.
- Custos de infraestrutura: a execução de uma configuração local da GPU envolve despesas adicionais para servidores, armazenamento, ferramentas de rede e gerenciamento de data center, como ambientes controlados por clima e segurança física.
- Limitações de escalabilidade: as GPUs locais têm escalabilidade limitada, exigindo atualizações físicas ou compras de novo hardware para aumentar a capacidade.
Cloud GPU Custos
-Sem custos iniciais: as GPUs em nuvem eliminam a necessidade de compras iniciais de hardware, oferecendo um modelo de pagamento conforme o uso, onde você paga apenas pelos recursos utilizados.- Flexibilidade e escalabilidade: os provedores de nuvem permitem fácil escala de recursos com base na demanda, reduzindo o risco de provisionar demais e diminuir o custo total de propriedade (TCO).
- Manutenção e atualizações: os provedores de nuvem lidam com atualizações de manutenção e hardware, reduzindo a responsabilidade e os custos do usuário associados à manutenção.
- Acessibilidade e segurança: as GPUs em nuvem são acessíveis de qualquer lugar e confiam nos protocolos de segurança do provedor, o que pode ser um benefício e uma preocupação, dependendo das necessidades de privacidade de dados.
Em resumo, embora as GPUs locais ofereçam controle total sobre hardware e desempenho, elas exigem investimentos significativos e contínuos. As GPUs em nuvem fornecem flexibilidade, escalabilidade e economia de custos, eliminando custos iniciais e responsabilidades de manutenção, tornando -as ideais para projetos com necessidades de recursos variáveis. No entanto, para uso consistente de longo prazo, as GPUs locais podem se tornar mais econômicas ao longo do tempo.
Citações:[1] https://getdeploying.com/reference/cloud-gpu
[2] https://www.e2enetworks.com/blog/comparison-between cloud baseado e--premendes- 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/