Saat membandingkan implikasi biaya menggunakan GPU lokal versus GPU cloud, beberapa faktor ikut berperan:
Biaya GPU Lokal
- Investasi awal: Membeli GPU berkinerja tinggi membutuhkan biaya dimuka yang signifikan. Misalnya, GPU papan atas seperti NVIDIA's H100 atau A100 bisa sangat mahal.- Pemeliharaan dan Peningkatan: GPU lokal memerlukan pemeliharaan berkelanjutan, termasuk sistem pendingin dan catu daya, yang menambah biaya keseluruhan. Meningkatkan perangkat keras juga bisa mahal dan memakan waktu.
- Biaya Infrastruktur: Menjalankan pengaturan GPU lokal melibatkan pengeluaran tambahan untuk server, penyimpanan, alat jaringan, dan manajemen pusat data, seperti lingkungan yang dikendalikan iklim dan keamanan fisik.
- Keterbatasan skalabilitas: GPU lokal memiliki skalabilitas terbatas, membutuhkan peningkatan fisik atau pembelian perangkat keras baru untuk meningkatkan kapasitas.
Cloud GPU Biaya
-Tidak ada biaya di muka: Cloud GPU menghilangkan kebutuhan untuk pembelian perangkat keras awal, menawarkan model bayar-as-you-go di mana Anda hanya membayar sumber daya yang digunakan.- Fleksibilitas dan skalabilitas: Penyedia cloud memungkinkan penskalaan sumber daya yang mudah berdasarkan permintaan, mengurangi risiko penyediaan berlebihan dan menurunkan total biaya kepemilikan (TCO).
- Pemeliharaan dan Peningkatan: Penyedia cloud menangani pemeliharaan dan pembaruan perangkat keras, mengurangi tanggung jawab pengguna dan biaya yang terkait dengan pemeliharaan.
- Aksesibilitas dan Keamanan: Cloud GPU dapat diakses dari mana saja dan mengandalkan protokol keamanan penyedia, yang dapat menjadi manfaat dan kekhawatiran tergantung pada kebutuhan privasi data.
Singkatnya, sementara GPU lokal menawarkan kontrol penuh atas perangkat keras dan kinerja, mereka membutuhkan investasi di muka dan berkelanjutan yang signifikan. Cloud GPU memberikan fleksibilitas, skalabilitas, dan penghematan biaya dengan menghilangkan biaya di muka dan tanggung jawab pemeliharaan, menjadikannya ideal untuk proyek dengan kebutuhan sumber daya variabel. Namun, untuk penggunaan jangka panjang, konsisten, GPU lokal mungkin menjadi lebih hemat biaya dari waktu ke waktu.
Kutipan:[1] https://getDeploying.com/reference/cloud-gpu
[2] https://www.e2enetworks.com/blog/comparison-between-cloud-cloud-and-on-premises-pus
[3] https://datacrunch.io/blog/cloud-gpu-pricing-comparison
[4] https://blog.runpod.io/why-run-gpu-workloads-in-the-tleud-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/