При сравнении последствий затрат на использование локального графического процессора по сравнению с облачным графическим процессором вступают в игру несколько факторов:
Стоимость местного графического процессора
- Первоначальные инвестиции: приобретение высокопроизводительного графического процессора требует значительных авансовых затрат. Например, графические процессоры высшего уровня, такие как H100 или A100 NVIDIA, могут быть очень дорогими.- Техническое обслуживание и обновления: локальные графические процессоры требуют постоянного технического обслуживания, включая системы охлаждения и расходные материалы, что увеличивает общую стоимость. Обновление оборудования также может быть дорогостоящим и трудоемким.
- Затраты на инфраструктуру: запуск локальной настройки графического процессора включает в себя дополнительные расходы на серверы, хранение, сетевые инструменты и управление центрами обработки данных, такие как среда, контролируемая климатом, и физическая безопасность.
- Ограничения масштабируемости: локальные графические процессоры имеют ограниченную масштабируемость, требующие физических обновлений или покупок нового оборудования для увеличения мощности.
Облачные расходы на графический процесс
-Нет первоначальных затрат: облачные графические процессоры устраняют необходимость в начальных покупках аппаратного обеспечения, предлагая модель оплаты как вы, где вы платите только за используемые ресурсы.- Гибкость и масштабируемость: облачные провайдеры позволяют легко масштабировать ресурсы на основе спроса, снижая риск чрезмерного обеспечения и снижения общей стоимости владения (TCO).
- Техническое обслуживание и обновления: облачные провайдеры обрабатывают обслуживание и обновления оборудования, снижая ответственность пользователей и затраты, связанные с содержанием.
- Доступность и безопасность: облачные графические процессоры доступны из любого места и полагаются на протоколы безопасности поставщика, которые могут быть как преимуществом, так и проблемой в зависимости от потребностей в конфиденциальности данных.
Таким образом, в то время как местные графические процессоры предлагают полный контроль над оборудованием и производительностью, они требуют значительных авансов и текущих инвестиций. Облачные графические процессоры обеспечивают гибкость, масштабируемость и экономию затрат путем устранения первоначальных затрат и обязанностей по техническому обслуживанию, что делает их идеальными для проектов с переменными потребностями в ресурсах. Однако для долгосрочного, последовательного использования местные графические процессоры могут стать более рентабельными с течением времени.
Цитаты:[1] https://getdeploying.com/reference/cloud-gpu
[2] https://www.e2enetworks.com/blog/comparison-between-cloud на основе и on-mons-gpus
[3] https://datacrunch.io/blog/cloud-gpu-цена-comparison
[4] https://blog.runpod.io/why-run-gpu-workloads-in-chloud-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 Цена
[8] https://acecloud.ai/resources/blog/cloud-gpus-vs-on-premises-gpus/