เมื่อเปรียบเทียบผลกระทบค่าใช้จ่ายของการใช้ GPU ในท้องถิ่นกับ GPU คลาวด์มีหลายปัจจัยที่เข้ามาเล่น:
ค่าใช้จ่าย GPU ในท้องถิ่น
- การลงทุนเบื้องต้น: การซื้อ GPU ที่มีประสิทธิภาพสูงต้องใช้ค่าใช้จ่ายล่วงหน้าอย่างมีนัยสำคัญ ตัวอย่างเช่น GPU ระดับบนเช่น H100 หรือ A100 ของ Nvidia อาจมีราคาแพงมาก- การบำรุงรักษาและการอัพเกรด: GPU ในท้องถิ่นต้องการการบำรุงรักษาอย่างต่อเนื่องรวมถึงระบบทำความเย็นและแหล่งจ่ายไฟซึ่งเพิ่มค่าใช้จ่ายโดยรวม การอัพเกรดฮาร์ดแวร์อาจมีค่าใช้จ่ายสูงและใช้เวลานาน
- ค่าใช้จ่ายโครงสร้างพื้นฐาน: การตั้งค่าการตั้งค่า GPU ในท้องถิ่นเกี่ยวข้องกับค่าใช้จ่ายเพิ่มเติมสำหรับเซิร์ฟเวอร์การจัดเก็บเครื่องมือเครือข่ายและการจัดการศูนย์ข้อมูลเช่นสภาพแวดล้อมที่ควบคุมสภาพภูมิอากาศและความปลอดภัยทางกายภาพ
- ข้อ จำกัด ความสามารถในการปรับขนาด: GPU ในท้องถิ่นมีความสามารถในการปรับขนาด จำกัด ต้องมีการอัพเกรดทางกายภาพหรือการซื้อฮาร์ดแวร์ใหม่เพื่อเพิ่มกำลังการผลิต
ค่าใช้จ่าย GPU คลาวด์
-ไม่มีค่าใช้จ่ายล่วงหน้า: คลาวด์ GPU ไม่จำเป็นต้องซื้อฮาร์ดแวร์เริ่มต้นโดยเสนอรูปแบบการจ่ายตามที่คุณจ่ายสำหรับทรัพยากรที่ใช้เท่านั้น- ความยืดหยุ่นและความยืดหยุ่น: ผู้ให้บริการคลาวด์ช่วยให้สามารถปรับขนาดทรัพยากรได้ง่ายขึ้นอยู่กับความต้องการลดความเสี่ยงของการจัดหามากเกินไปและลดต้นทุนทั้งหมดของการเป็นเจ้าของ (TCO)
- การบำรุงรักษาและการอัพเกรด: ผู้ให้บริการคลาวด์จัดการกับการปรับปรุงการบำรุงรักษาและการอัพเดทฮาร์ดแวร์ลดความรับผิดชอบของผู้ใช้และค่าใช้จ่ายที่เกี่ยวข้องกับการบำรุงรักษา
- การเข้าถึงและความปลอดภัย: GPU บนคลาวด์สามารถเข้าถึงได้จากทุกที่และพึ่งพาโปรโตคอลความปลอดภัยของผู้ให้บริการซึ่งอาจเป็นประโยชน์และข้อกังวลขึ้นอยู่กับความต้องการความเป็นส่วนตัวของข้อมูล
โดยสรุปในขณะที่ GPU ในท้องถิ่นเสนอการควบคุมฮาร์ดแวร์และประสิทธิภาพอย่างเต็มที่พวกเขาต้องการการลงทุนล่วงหน้าและการลงทุนอย่างต่อเนื่อง คลาวด์ GPU ให้ความยืดหยุ่นความยืดหยุ่นและการประหยัดต้นทุนโดยการกำจัดค่าใช้จ่ายล่วงหน้าและความรับผิดชอบในการบำรุงรักษาทำให้เหมาะสำหรับโครงการที่มีความต้องการทรัพยากรผันแปร อย่างไรก็ตามสำหรับการใช้งานระยะยาวและสอดคล้องกัน GPU ในท้องถิ่นอาจมีประสิทธิภาพมากขึ้นเมื่อเวลาผ่านไป
การอ้างอิง:[1] https://getdeploying.com/reference/cloud-gpu
[2] https://www.e2enetworks.com/blog/comparison-between-bleoud-y-and-on-premises-gpus
[3] https://datacrunch.io/blog/cloud-gpu-pricing-comparison
[4] https://blog.runpod.io/why-run-gpu-workloads-in-the-loud-over-our-ow-own-luster/
[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/