Порівнюючи наслідки витрат на використання локального GPU проти хмарного GPU, вступають у кілька факторів:
Витрати на місцевий GPU
- Початкові інвестиції: Купівля високоефективного GPU вимагає значних витрат наперед. Наприклад, графічні графіки вищого рівня, як NVIDIA H100 або A100, можуть бути дуже дорогими.- Технічне обслуговування та оновлення: місцеві графічні процесори потребують постійного обслуговування, включаючи системи охолодження та джерела живлення, які додають до загальної вартості. Оновлення обладнання також може бути дорогим та трудомістким.
- Витрати на інфраструктуру: Запуск локальної установки GPU передбачає додаткові витрати на сервери, зберігання, інструменти для мереж та управління центром обробки даних, таких як середовище, що контролюються кліматом та фізична безпека.
- Обмеження масштабованості: локальні графічні процесори мають обмежену масштабованість, що вимагає фізичних оновлень або закупівель нового обладнання для збільшення потужності.
Вартість GPU Cloud
-Немає передових витрат: хмарні графічні процесори усувають потребу в початкових закупівлях обладнання, пропонуючи модель оплати, де ви платите лише за використовувані ресурси.- Гнучкість та масштабованість: хмарні постачальники дозволяють легко масштабувати ресурси на основі попиту, зменшуючи ризик переповнення та зниження загальної вартості власності (TCO).
- Технічне обслуговування та оновлення: хмарні постачальники обробляють технічне обслуговування та оновлення апаратних засобів, зменшуючи відповідальність користувачів та витрати, пов'язані з доглядом.
- Доступність та безпека: хмарні графічні процесори доступні з будь -якого місця і покладаються на протоколи безпеки постачальника, що може бути як вигодою, так і занепокоєнням залежно від потреб конфіденційності даних.
Підсумовуючи це, хоча місцеві графічні процесори пропонують повний контроль над апаратним забезпеченням та продуктивністю, вони потребують значних інвестицій уперед та постійні інвестиції. Хмарні графічні процесори забезпечують гнучкість, масштабованість та економію витрат, усунувши передові витрати та обов'язки з технічного обслуговування, що робить їх ідеальними для проектів із змінними потребами ресурсів. Однак для довгострокового, послідовного використання місцеві графічні процесори можуть з часом стати більш економічними.
Цитати:[1] https://getdeploying.com/reference/cloud-gpu
[2] https://www.e2enetworks.com/blog/comparison-betweende-cloud-на основі-don-premises-gpus
[3] https://datacrunch.io/blog/cloud-gpu-ціни-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-ціни
[8] https://acecloud.ai/resources/blog/cloud-gpus-vs-on-premises-gpus/