Al comparar las implicaciones de costos del uso de una GPU local versus una GPU en la nube, entran en juego varios factores:
Costos locales de GPU
- Inversión inicial: la compra de una GPU de alto rendimiento requiere un costo inicial significativo. Por ejemplo, las GPU de primer nivel como H100 o A100 de NVIDIA pueden ser muy caras.- Mantenimiento y actualizaciones: las GPU locales requieren un mantenimiento continuo, incluidos los sistemas de enfriamiento y las fuentes de alimentación, que se suman al costo total. La actualización del hardware también puede ser costoso y lento.
- Costos de infraestructura: la ejecución de una configuración local de GPU implica gastos adicionales para servidores, almacenamiento, herramientas de redes y gestión de centros de datos, como entornos climatizados y seguridad física.
- Limitaciones de escalabilidad: las GPU locales tienen una escalabilidad limitada, que requieren actualizaciones físicas o compras de un nuevo hardware para aumentar la capacidad.
Costos de GPU en la nube
-Sin costos iniciales: las GPU en la nube eliminan la necesidad de compras iniciales de hardware, ofreciendo un modelo de pago por uso en el que solo paga los recursos utilizados.- Flexibilidad y escalabilidad: los proveedores de nubes permiten una fácil escala de recursos en función de la demanda, reduciendo el riesgo de sobrevisión excesiva y reduciendo el costo total de propiedad (TCO).
- Mantenimiento y actualizaciones: los proveedores de la nube manejan actualizaciones de mantenimiento y hardware, reduciendo la responsabilidad del usuario y los costos asociados con el mantenimiento.
- Accesibilidad y seguridad: se puede acceder a GPU en la nube desde cualquier lugar y confiar en los protocolos de seguridad del proveedor, que pueden ser tanto un beneficio como una preocupación dependiendo de las necesidades de privacidad de datos.
En resumen, mientras que las GPU locales ofrecen un control total sobre el hardware y el rendimiento, requieren importantes inversiones por adelantado y en curso. Las GPU en la nube proporcionan flexibilidad, escalabilidad y ahorro de costos al eliminar los costos iniciales y las responsabilidades de mantenimiento, lo que los hace ideales para proyectos con necesidades de recursos variables. Sin embargo, para el uso a largo plazo y consistente, las GPU locales pueden ser más rentables con el tiempo.
Citas:[1] https://getdeploying.com/reference/cloud-gpu
[2] https://www.e2enetworks.com/blog/comparison-between cloud basado y-on-premises-gpus
[3] https://datacrunch.io/blog/cloud-gpu-picing-comparison
[4] https://blog.runpod.io/why-run-gpu-workloads-in-thecloud-over-your-owncluster/
[5] https://gist.github.com/devinschumacher/87dd5b87234f2d0e5dba56503bfba533
[6] https://www.digitalocean.com/resources/articles/cloud-gpu
[7] https://www.hyperstack.cloud/gpu-precios
[8] https://acecloud.ai/resources/blog/cloud-gus-vs-on-premises-gus/