Pri porovnaní nákladových dôsledkov používania miestneho GPU verzus cloud GPU prichádza do hry niekoľko faktorov:
Miestne náklady na GPU
- Počiatočná investícia: Nákup vysoko výkonného GPU si vyžaduje významné počiatočné náklady. Napríklad najvyššie GPU, ako je NVIDIA H100 alebo A100, môžu byť veľmi drahé.- Údržba a vylepšenia: Miestne GPU vyžadujú neustálu údržbu vrátane chladiacich systémov a zdrojov energie, ktoré zvyšujú celkové náklady. Aktualizácia hardvéru môže byť tiež nákladné a časovo náročné.
- Náklady na infraštruktúru: Spustenie miestneho nastavenia GPU zahŕňa ďalšie výdavky na servery, úložisko, sieťové nástroje a správu dátových centier, ako sú prostredie kontrolované klímy a fyzická bezpečnosť.
- Obmedzenia škálovateľnosti: Lokálne GPU majú obmedzenú škálovateľnosť, vyžadujú fyzické vylepšenia alebo nákupy nového hardvéru na zvýšenie kapacity.
Cloud GPU náklady
-Žiadne počiatočné náklady: Cloud GPU eliminuje potrebu počiatočného nákupu hardvéru a ponúka model plateného ako-you-go-go, kde platíte iba za použité zdroje.- Flexibilita a škálovateľnosť: Poskytovatelia cloudu umožňujú ľahké škálovanie zdrojov na základe dopytu, znižujú riziko nadmerného poskytovania a zníženie celkových nákladov na vlastníctvo (TCO).
- Údržba a vylepšenia: Poskytovatelia cloudu spracovávajú aktualizácie údržby a hardvéru, znižujú zodpovednosť používateľa a náklady spojené s údržbou.
- Prístupnosť a zabezpečenie: Cloud GPU sú prístupné odkiaľkoľvek a spoliehajú sa na bezpečnostné protokoly poskytovateľa, ktoré môžu byť prínosom a obavou v závislosti od potrieb ochrany osobných údajov.
Stručne povedané, zatiaľ čo miestne GPU ponúkajú úplnú kontrolu nad hardvérom a výkonom, vyžadujú významné vopred a prebiehajúce investície. Cloud GPU poskytujú flexibilitu, škálovateľnosť a úspory nákladov odstránením počiatočných nákladov a povinností údržby, vďaka čomu sú ideálne pre projekty s rôznymi potrebami zdrojov. Avšak pre dlhodobé, konzistentné používanie by sa miestne GPU mohli časom stať nákladovo efektívnejšie.
Citácie:[1] https://getdeplowinging.com/reference/cloud-gpu
[2] https://www.e2enetworks.com/blog/comparison-between cloud založené
[3] https://datacrunch.io/blog/cloud-gpu-pricing-comparison
[4] https://blog.runpod.io/why-run-gpu-workloads-in-the-clloud-ver-wor-your-own-bterster/
[5] https://gist.github.com/devinschumacher/87dd5b87234f2d0e5dba56503bfba533
[6] https://www.digitalocean.com/resources/articles/cloud-gpu
[7] https://www.hyperstack.cloud/gpu
[8] https://acecloud.ai/resources/blog/cloud-gpus-vs-on-mises--gpus/