So sánh chi phí của GPU địa phương so với GPU Cloud GPUS

Ý nghĩa chi phí của việc sử dụng GPU cục bộ so với GPU đám mây là gì

Khi so sánh các tác động chi phí của việc sử dụng GPU cục bộ so với GPU đám mây, một số yếu tố xuất hiện:

Chi phí GPU địa phương

- Đầu tư ban đầu: Mua GPU hiệu suất cao đòi hỏi chi phí trả trước đáng kể. Chẳng hạn, GPU hàng đầu như H100 hoặc A100 của NVIDIA có thể rất tốn kém.
- Bảo trì và nâng cấp: GPU địa phương yêu cầu bảo trì liên tục, bao gồm các hệ thống làm mát và nguồn cung cấp năng lượng, thêm vào chi phí chung. Nâng cấp phần cứng cũng có thể tốn kém và tốn thời gian.

- Chi phí cơ sở hạ tầng: Chạy thiết lập GPU cục bộ liên quan đến chi phí bổ sung cho máy chủ, lưu trữ, công cụ kết nối mạng và quản lý trung tâm dữ liệu, như môi trường kiểm soát khí hậu và bảo mật vật lý.
- Giới hạn khả năng mở rộng: GPU địa phương có khả năng mở rộng hạn chế, yêu cầu nâng cấp vật lý hoặc mua phần cứng mới để tăng công suất.

Chi phí GPU đám mây

-Không có chi phí trả trước: GPU đám mây loại bỏ nhu cầu mua phần cứng ban đầu, cung cấp mô hình trả tiền khi bạn chỉ trả tiền cho các tài nguyên được sử dụng.
- Tính linh hoạt và khả năng mở rộng: Các nhà cung cấp đám mây cho phép dễ dàng mở rộng tài nguyên dựa trên nhu cầu, giảm nguy cơ cung cấp quá mức và giảm tổng chi phí sở hữu (TCO).
- Bảo trì và nâng cấp: Các nhà cung cấp đám mây xử lý cập nhật bảo trì và cập nhật phần cứng, giảm trách nhiệm và chi phí của người dùng liên quan đến bảo trì.
- Khả năng truy cập và bảo mật: GPU đám mây có thể truy cập từ mọi nơi và dựa vào các giao thức bảo mật của nhà cung cấp, có thể là cả lợi ích và mối quan tâm tùy thuộc vào nhu cầu bảo mật dữ liệu.

Tóm lại, trong khi GPU địa phương cung cấp toàn bộ quyền kiểm soát phần cứng và hiệu suất, chúng đòi hỏi các khoản đầu tư trả trước và liên tục đáng kể. GPU Cloud cung cấp tính linh hoạt, khả năng mở rộng và tiết kiệm chi phí bằng cách loại bỏ chi phí trả trước và trách nhiệm bảo trì, khiến chúng trở nên lý tưởng cho các dự án có nhu cầu tài nguyên thay đổi. Tuy nhiên, để sử dụng lâu dài, nhất quán, GPU địa phương có thể trở nên hiệu quả hơn về chi phí theo thời gian.

Trích dẫn:
[1] https://getdeploying.com/reference/cloud-gpu
[2] https://www.e2enetworks.com/blog/comparison-between-cloud-based-and-on-premises-gpus
[3] https://datacrunch.io/blog/cloud-gpu-pricing-comparison
.
[5] https://gist.github.com/devinschumacher/87dd5b87234f2d0e5dba56503bfba533
[6] https://www.digitalocean.com/resource/articles/cloud-gpu
[7] https://www.hyperstack.cloud/gpu frice
.