Ha összehasonlítjuk a helyi GPU -val való felhasználás költség következményeit, és a felhő GPU -val, számos tényező jelentkezik:
Helyi GPU költségek
- Kezdeti beruházás: A nagy teljesítményű GPU vásárlása jelentős előzetes költségeket igényel. Például a felső szintű GPU-k, mint például az NVIDIA H100 vagy A100, nagyon drágák lehetnek.- Karbantartás és frissítések: A helyi GPU -k folyamatos karbantartást igényelnek, beleértve a hűtési rendszereket és az energiaellátást, amelyek növelik a teljes költségeket. A hardver frissítése költséges és időigényes is lehet.
- Infrastrukturális költségek: A helyi GPU-beállítás futtatása további kiszolgálók, tárolási, hálózati eszközök és adatközpontok kezelésének, például az éghajlatvezérelt környezetek és a fizikai biztonság.
- Skálázhatósági korlátozások: A helyi GPU -k korlátozott méretezhetőséggel bírnak, fizikai frissítéseket vagy új hardver vásárlását igényelnek a kapacitás növelése érdekében.
Cloud GPU költségek
-Nincs előzetes költség: A Cloud GPU-k kiküszöbölik a kezdeti hardvervásárlás szükségességét, és kínálnak egy fizetés-you-go modellt, ahol csak a felhasznált erőforrásokért fizetnek.- Rugalmasság és méretezhetőség: A felhőszolgáltatók lehetővé teszik az erőforrások egyszerű méretezését a kereslet alapján, csökkentve a túlzottan történő gondozás kockázatát és csökkentik a tulajdonjog teljes költségét (TCO).
- Karbantartás és frissítések: A felhőszolgáltatók kezelik a karbantartást és a hardverfrissítéseket, csökkentve a felhasználói felelősséget és a karbantartáshoz kapcsolódó költségeket.
- Hozzáférhetőség és biztonság: A Cloud GPU -k bárhonnan elérhetőek, és támaszkodnak a szolgáltató biztonsági protokolljaira, amelyek egyaránt haszonnal és aggodalomra adnak okot az adatvédelmi igényektől függően.
Összefoglalva: míg a helyi GPU -k teljes ellenőrzést nyújtanak a hardver és a teljesítmény felett, jelentős előzetes és folyamatos beruházásokra van szükségük. A Cloud GPU -k rugalmasságot, méretezhetőséget és költségmegtakarítást biztosítanak az előzetes költségek és a karbantartási felelősség kiküszöbölésével, ideálisak a változó erőforrás -igényekkel rendelkező projektekhez. Hosszú távú, következetes használatra azonban a helyi GPU-k idővel költséghatékonyabbá válhatnak.
Idézetek:[1] https://getDeploying.com/reference/cloud-gpu
[2] https://www.e2eetworks.com/blog/comparison-between-cloud-alap-----premises-gpus
[3] https://datacrunch.io/blog/cloud-gpu-pricing-comparison
[4] https://blog.runpod.io/why-run-gpu-workloads-in-the-cloud-over-ow-owluster/
[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/