Bir bulut GPU'ya karşı yerel bir GPU kullanmanın maliyet sonuçlarını karşılaştırırken, birkaç faktör devreye girer:
Yerel GPU Maliyetleri
- İlk Yatırım: Yüksek performanslı bir GPU satın almak önemli bir ön maliyet gerektirir. Örneğin, NVIDIA'nın H100 veya A100 gibi üst düzey GPU'lar çok pahalı olabilir.- Bakım ve yükseltmeler: Yerel GPU'lar, toplam maliyete katkıda bulunan soğutma sistemleri ve güç kaynakları dahil sürekli bakım gerektirir. Donanımı yükseltmek de maliyetli ve zaman alıcı olabilir.
- Altyapı Maliyetleri: Yerel bir GPU kurulumunun çalıştırılması, sunucular, depolama, ağ araçları ve iklim kontrollü ortamlar ve fiziksel güvenlik gibi veri merkezi yönetimi için ek masraflar içerir.
- Ölçeklenebilirlik sınırlamaları: Yerel GPU'lar, kapasiteyi artırmak için fiziksel yükseltmeler veya yeni donanım alımları gerektiren sınırlı ölçeklenebilirliğe sahiptir.
Bulut GPU Maliyetleri
-Ön maliyet yok: Bulut GPU'ları, yalnızca kullanılan kaynaklar için ödeme yaptığınız bir şekilde ödeme modeli sunan ilk donanım alımlarına olan ihtiyacı ortadan kaldırır.- Esneklik ve ölçeklenebilirlik: Bulut sağlayıcıları, kaynakların talebe göre kolayca ölçeklendirilmesine izin verir, aşırı sağlama riskini azaltır ve toplam mülkiyet maliyetini (TCO) düşürür.
- Bakım ve yükseltmeler: Bulut sağlayıcıları bakım ve donanım güncellemelerini işler, kullanıcı sorumluluğunu ve bakımla ilişkili maliyetleri azaltır.
- Erişilebilirlik ve Güvenlik: Bulut GPU'ları her yerden erişilebilir ve sağlayıcının veri gizliliği ihtiyaçlarına bağlı olarak hem fayda hem de endişe olabilen güvenlik protokollerine güvenir.
Özetle, yerel GPU'lar donanım ve performans üzerinde tam kontrol sunarken, önemli ve devam eden yatırımlar gerektirirler. Bulut GPU'ları, ön maliyetleri ve bakım sorumluluklarını ortadan kaldırarak esneklik, ölçeklenebilirlik ve maliyet tasarrufu sağlar, bu da onları değişken kaynak ihtiyaçları olan projeler için ideal hale getirir. Bununla birlikte, uzun vadeli, tutarlı kullanım için yerel GPU'lar zamanla daha uygun maliyetli hale gelebilir.
Alıntılar:[1] https://getdeploying.com/reference/cloud-gpu
[2] https://www.e2enetworks.com/blog/comparison-beton-cloud-and-on-premises-gpus
[3] https://datacrunch.io/blog/cloud-gpu-pring-comparison
[4] https://blog.runpod.io/why-run-gpu-worklolods-m-thcloud-ofour-t-s-cluster/
[5] https://gist.github.com/devinschumacher/87d5b87234f2d0e5dba56503bfba533
[6] https://www.digitalocean.com/resources/articles/cloud-gpu
[7] https://www.hyperstack.cloud/gpu-pring
[8] https://acecloud.ai/resources/blog/cloud-gpus-vs-on-premises-gpus/