Atunci când comparați implicațiile costurilor utilizării unui GPU local față de un GPU cloud, intră în joc mai mulți factori:
Costuri locale GPU
- Investiții inițiale: Achiziționarea unui GPU de înaltă performanță necesită un cost avansat semnificativ. De exemplu, GPU-uri de nivel superior, cum ar fi H100 sau A100 de la NVIDIA, poate fi foarte scump.- Întreținere și actualizări: GPU -urile locale necesită întreținere continuă, inclusiv sisteme de răcire și surse de alimentare, care se adaugă la costul general. Modernizarea hardware-ului poate fi, de asemenea, costisitoare și consumatoare de timp.
- Costuri de infrastructură: executarea unei configurații GPU locale implică cheltuieli suplimentare pentru servere, stocare, instrumente de rețea și gestionarea centrelor de date, cum ar fi medii controlate de climă și securitate fizică.
- Limitări de scalabilitate: GPU -urile locale au o scalabilitate limitată, necesitând îmbunătățiri fizice sau achiziții de hardware nou pentru a crește capacitatea.
Costuri Cloud GPU
-Fără costuri în avans: GPU-urile cloud elimină nevoia de cumpărături hardware inițiale, oferind un model de plată, în cazul în care plătiți doar resursele utilizate.- Flexibilitate și scalabilitate: furnizorii de cloud permit o scalare ușoară a resurselor bazate pe cerere, reducând riscul de supraviețuire și scăderea costului total de proprietate (TCO).
- Întreținere și upgrade -uri: furnizorii de cloud gestionează actualizări de întreținere și hardware, reducând responsabilitatea utilizatorului și costurile asociate întreținerii.
- Accesibilitate și securitate: GPU -urile cloud sunt accesibile de oriunde și se bazează pe protocoalele de securitate ale furnizorului, care pot fi atât un beneficiu, cât și o preocupare, în funcție de nevoile de confidențialitate a datelor.
În rezumat, în timp ce GPU -urile locale oferă un control complet asupra hardware -ului și performanței, acestea necesită investiții semnificative în avans și în curs de desfășurare. GPU -urile cloud oferă flexibilitate, scalabilitate și economii de costuri prin eliminarea costurilor în avans și a responsabilităților de întreținere, ceea ce le face ideale pentru proiecte cu nevoi variabile de resurse. Cu toate acestea, pentru o utilizare pe termen lung, constantă, GPU-urile locale ar putea deveni mai rentabilă în timp.
Citări:[1] https://getdeploying.com/reference/cloud-gpu
]
[3] https://datacrunch.io/blog/cloud-gpu-pring-comparen
[4] https://blog.runpod.io/why- run-gpu-workloads-in-the-loud-over-your-own-cluster/
[5] https://gist.github.com/devinschumacher/87dd5b87234f2d0e5dba56503bfba533
[6] https://www.digitacean.com/resources/articles/cloud-gpu
[7] https://www.hypestack.cloud/gpu-preț
[8] https://acecloud.ai/resources/blog/cloud-gpus-vs-on-premiss-gpus/