Če primerjamo stroške posledice uporabe lokalnega GPU -ja v primerjavi z oblakom GPU, pride v poštev več dejavnikov:
Lokalni stroški GPU
- Začetna naložba: Nakup visokozmogljivega GPU-ja zahteva znatne vnaprejšnje stroške. Na primer, najvišji GPU, kot sta Nvidia's H100 ali A100, so lahko zelo dragi.- Vzdrževanje in nadgradnje: Lokalni GPU -ji zahtevajo stalno vzdrževanje, vključno s hladilnimi sistemi in napajalniki, ki dodajo skupne stroške. Nadgradnja strojne opreme je lahko tudi draga in zamudna.
- Stroški infrastrukture: Zagon lokalne nastavitve GPU vključuje dodatne stroške za strežnike, shranjevanje, orodja za omrežje in upravljanje podatkovnih centrov, kot so podnebna okolja in fizična varnost.
- Omejitve razširljivosti: Lokalni GPU -ji imajo omejeno razširljivost, ki zahtevajo fizične nadgradnje ali nakupe nove strojne opreme za povečanje zmogljivosti.
Cloud GPU stroški
-Brez vnaprejšnjih stroškov: Cloud GPU-ji odpravijo potrebo po začetnih nakupih strojne opreme in ponujajo model plačljivega dela, kjer plačujete samo za uporabljena sredstva.- Prilagodljivost in razširljivost: ponudniki oblakov omogočajo enostavno povečanje virov na podlagi povpraševanja, zmanjšajo tveganje za prekomerno zagotavljanje in znižanje skupnih stroškov lastništva (TCO).
- Vzdrževanje in nadgradnje: Ponudniki oblakov ravnajo s posodobitvami vzdrževanja in strojne opreme, kar zmanjšuje odgovornost uporabnikov in stroške, povezane z vzdrževanjem.
- Dostopnost in varnost: GPU v oblaku so dostopni od koder koli in se zanašajo na varnostne protokole ponudnika, kar je lahko tako korist kot skrb, odvisno od potreb zasebnosti podatkov.
Če povzamemo, medtem ko lokalni GPU -ji ponujajo popoln nadzor nad strojno opremo in zmogljivostjo, zahtevajo velike vnaprej in stalne naložbe. Cloud GPU zagotavljajo prilagodljivost, razširljivost in prihranke stroškov z odpravljanjem vnaprejšnjih stroškov in vzdrževalnih odgovornosti, zaradi česar so idealni za projekte s spremenljivimi potrebami po virih. Vendar pa lahko za dolgoročno, dosledno uporabo lokalni GPU-ji sčasoma postanejo stroškovno učinkovitejši.
Navedbe:[1] https://getDeploying.com/reference/cloud-gpu
[2] https://www.e2enetworks.com/blog/Coparison-between med-coloud-based-and-on-premises-gpus
[3] https://datacrunch.io/blog/cloud-gpu-pricing-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-Pricing
[8] https://acecloud.ai/resources/blog/cloud-gpus-vs-on-premises-gpus/