Salīdzinot vietējā GPU izmantošanas izmaksas, salīdzinot ar mākoņa GPU, tiek izmantoti vairāki faktori:
Vietējās GPU izmaksas
- Sākotnējie ieguldījumi: augstas veiktspējas GPU iegāde prasa ievērojamas avansa izmaksas. Piemēram, augstākā līmeņa GPU, piemēram, NVIDIA H100 vai A100, var būt ļoti dārgi.- Apkope un jauninājumi: vietējiem GPU ir nepieciešama pastāvīga apkope, ieskaitot dzesēšanas sistēmas un barošanas avotus, kas palielina kopējās izmaksas. Aparatūras jaunināšana var būt arī dārga un laikietilpīga.
- Infrastruktūras izmaksas: Vietējās GPU iestatīšanas vadīšana ietver papildu izdevumus serveriem, glabāšanai, tīkla rīkiem un datu centra pārvaldībai, piemēram, klimata kontrolētu vidi un fizisko drošību.
- Mērogojamības ierobežojumi: vietējiem GPU ir ierobežota mērogojamība, lai palielinātu jaudu, nepieciešami fiziski jauninājumi vai jaunas aparatūras pirkšana.
Cloud GPU izmaksas
-Bez avansa izmaksām: Cloud GPU novērš nepieciešamību pēc sākotnējiem aparatūras pirkumiem, piedāvājot maksas modeli, kurā jūs maksājat tikai par izmantotajiem resursiem.- Elastība un mērogojamība: mākoņu pakalpojumu sniedzēji ļauj ērti palielināt resursus, pamatojoties uz pieprasījumu, samazinot pārmērīgas nodrošināšanas risku un samazinot kopējās īpašumtiesību izmaksas (TCO).
- Apkope un jauninājumi: mākoņu pakalpojumu sniedzēji apstrādā apkopi un aparatūras atjauninājumus, samazinot lietotāju atbildību un izmaksas, kas saistītas ar uzturēšanu.
- Pieejamība un drošība: Cloud GPU ir pieejami no jebkuras vietas un paļaujas uz pakalpojumu sniedzēja drošības protokoliem, kas var būt gan ieguvums, gan bažas atkarībā no datu privātuma vajadzībām.
Rezumējot, lai gan vietējie GPU piedāvā pilnu aparatūras un veiktspējas kontroli, viņiem ir nepieciešami ievērojami sākotnēji un notiekošie ieguldījumi. Mākoņu GPU nodrošina elastību, mērogojamību un izmaksu ietaupījumus, novēršot iepriekšējās izmaksas un uzturēšanas pienākumus, padarot tos ideālus projektiem ar mainīgām resursu vajadzībām. Tomēr ilgstošai, konsekventai lietošanai vietējie GPU laika gaitā varētu kļūt rentablāki.
Atsauces:[1] https://getDeploying.com/reference/cloud-gpu
[2] https://www.e2enetworks.com/blog/comparison-between-cloud bāzētais un on-pemise-gpus
[3] https://datacrunch.io/blog/cloud-gpu-preing-comparison
[4] https://blog.runpod.io/why-run-gpu-workloads-in-the-cloud-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-preing
[8] https://acecloud.ai/resources/blog/cloud-gpus-vs-on-premises-gpus/