Palyginus vietinio GPU naudojimo ir debesies GPU naudojimo išlaidas, atsiranda keli veiksniai:
Vietinės GPU išlaidos
- Pradinė investicija: Norint įsigyti didelio našumo GPU, reikia reikšmingų išankstinių išlaidų. Pavyzdžiui, aukščiausio lygio GPU, pavyzdžiui, „Nvidia“ H100 arba A100, gali būti labai brangus.- Priežiūra ir atnaujinimai: Vietiniams GPU reikalauja nuolatinės priežiūros, įskaitant aušinimo sistemas ir maitinimo šaltinius, kurie padidina bendrą kainą. Aparatūros atnaujinimas taip pat gali būti brangus ir reikalaujantis daug laiko.
- Infrastruktūros išlaidos: Vietinės GPU sąrankos vykdymas apima papildomas išlaidas serveriams, saugykloms, tinklų kūrimo įrankiams ir duomenų centrų valdymui, tokioms kaip klimato kontroliuojama aplinka ir fizinis saugumas.
- Mastelio apribojimai: Vietiniai GPU yra ribotas mastelio keitimas, reikalaujantis fizinio atnaujinimo ar naujos aparatinės įrangos pirkimo, kad padidintumėte talpą.
„Cloud GPU“ išlaidos
-Nėra išankstinių išlaidų: „Cloud GPUS“ pašalina poreikį pirkti pradinius aparatūros pirkimus, siūlydami mokamą modelį, kuriame mokate tik už naudojamus išteklius.- Lankstumas ir mastelio keitimas: Debesų teikėjai leidžia lengvai padidinti išteklius, atsižvelgiant į paklausą, sumažindami per didelio pasiūlymo riziką ir sumažinant bendrą nuosavybės sąnaudas (TCO).
- Priežiūra ir atnaujinimai: debesų teikėjai tvarko techninę priežiūrą ir aparatinės įrangos atnaujinimus, sumažindami vartotojo atsakomybę ir išlaidas, susijusias su priežiūra.
- Prieinamumas ir saugumas: „Cloud GPU“ yra prieinami iš bet kurios vietos ir pasikliauja teikėjo saugumo protokolais, kurie gali būti naudingi ir susirūpinimas, atsižvelgiant į duomenų privatumo poreikius.
Apibendrinant galima pasakyti, kad nors vietiniai GPU siūlo visiškai kontroliuoti aparatinę įrangą ir našumą, jiems reikia reikšmingų išankstinių ir nuolatinių investicijų. „Cloud GPUS“ suteikia lankstumo, mastelio keitimo ir išlaidų taupymą, pašalinant išankstines išlaidas ir priežiūrą, todėl jie yra idealūs projektams, kuriuose yra kintamų išteklių poreikių. Tačiau ilgalaikiam, nuosekliam naudojimui vietinis GPU laikui bėgant gali tapti ekonomiškesnis.
Citatos:[1] https://getdepalling.com/reference/cloud-gpu
[2] https://www.e2enetworks.com/blog/comparion-between-Cloud, pagrįsta ir-on-premises gPus
[3] https://datacrunch.io/blog/cloud-gpu-corting-comparion
[4] https://blog.runpod.io/why-run-gpu-workloads-n-the-cloud-over-your-oid-oid-custer/
[5] https://gist.github.com/devinschumacher/87DD5B87234F2D0E5DBA56503BFBA533
[6] https://www.digitalocean.com/resources/articles/cloud-gpu
[7] https://www.hyderstack.cloud/gpu-corting
[8] https://acecloud.ai/resources/blog/cloud-gpus-vs-on-premises-gpus/