När man jämför kostnadskonsekvenserna av att använda en lokal GPU kontra en moln GPU, spelar flera faktorer i spel:
Lokala GPU -kostnader
- Inledande investeringar: Att köpa en högpresterande GPU kräver en betydande kostnad på förhand. Till exempel kan toppnivå GPU: er som NVIDIA: s H100 eller A100 vara mycket dyrt.- Underhåll och uppgraderingar: Lokala GPU: er kräver löpande underhåll, inklusive kylsystem och strömförsörjning, vilket bidrar till den totala kostnaden. Uppgradering av hårdvara kan också vara kostsam och tidskrävande.
- Infrastrukturkostnader: Att köra en lokal GPU-installation innebär ytterligare utgifter för servrar, lagring, nätverksverktyg och datacenterhantering, såsom klimatkontrollerade miljöer och fysisk säkerhet.
- Skalbarhetsbegränsningar: Lokala GPU: er har begränsad skalbarhet och kräver fysiska uppgraderingar eller inköp av ny hårdvara för att öka kapaciteten.
Cloud GPU -kostnader
-Inga kostnader i förväg: Cloud GPU: er eliminerar behovet av initiala hårdvaruköp, och erbjuder en betal-som-du-gå-modell där du bara betalar för de resurser som används.- Flexibilitet och skalbarhet: Molnleverantörer tillåter enkel skalning av resurser baserat på efterfrågan, vilket minskar risken för överprovision och sänkning av den totala ägandekostnaden (TCO).
- Underhåll och uppgraderingar: Molnleverantörer hanterar underhåll och hårdvaruuppdateringar, vilket minskar användaransvaret och kostnaderna i samband med underhåll.
- Tillgänglighet och säkerhet: Cloud GPU: er är tillgängliga var som helst och förlitar sig på leverantörens säkerhetsprotokoll, vilket kan vara både en fördel och ett problem beroende på integritetsbehov.
Sammanfattningsvis, medan lokala GPU: er erbjuder full kontroll över hårdvara och prestanda, kräver de betydande uppåt och pågående investeringar. Cloud GPU: er ger flexibilitet, skalbarhet och kostnadsbesparingar genom att eliminera kostnader i förväg och underhållsansvar, vilket gör dem idealiska för projekt med variabla resursbehov. För långsiktig, konsekvent användning kan emellertid lokala GPU: er bli mer kostnadseffektiva över tid.
Citeringar:[1] https://getdeploying.com/reference/cloud-gpu
]
[3] https://datacrunch.io/blog/cloud-gpu-prising-comparison
]
[5] https://gist.github.com/devinschumacher/87DD5B87234F2D0E5DBA56503BFBA533
[6] https://www.digitalocean.com/resources/articles/cloud-gpu
[7] https://www.hyperstack.cloud/gpu-prissättning
[8] https://acecloud.ai/resources/blog/cloud-gpus-v-on-lopises-gpus/