기계 학습 작업에 로컬 GPU를 사용하는 것은 특정 조건에서 효과적 일 수 있습니다. 몇 가지 고려 사항은 다음과 같습니다.
로컬 GPU의 장점
- 속도 및 병렬 처리 : 로컬 GPU는 병렬 계산을 수행하는 능력으로 인해 CPU에 비해 상당한 속도 이점을 제공하며, 이는 심층 신경망을 훈련하는 것과 같은 작업에 중요합니다 [1] [3].-비용 효율성 : GPU의 선불 비용이 높지만 효율성과 여러 CPU를 대체 할 수있는 능력으로 인해 대규모 AI 응용 프로그램의 경우 CPU보다 비용 효율적 일 수 있습니다 [1] [3].
- 제어 및 사용자 정의 : 로컬 설정은 하드웨어 및 소프트웨어 구성을 완전히 제어하여 특정 프로젝트 요구에 맞게 사용자 정의 할 수 있습니다 [6].
지역 GPU의 도전
- 확장 성 제한 : 로컬 GPU는 매우 큰 모델 또는 데이터 세트에 대해 충분히 확장되지 않을 수 있으며, 이는 여러 GPU 또는 클라우드 서비스에 대한 분산 교육이 필요할 수 있습니다 [3] [6].-메모리 제약 조건 : 특히 여러 모델을 동시에 실행할 때 GPU 메모리가 모델 크기 또는 데이터 세트에 불충분 한 경우 메모리 외 오류가 발생할 수 있습니다 [2].
- 자원 관리 : GPU 자원의 효과적인 관리는 성능과 효율성에 영향을 줄 수있는 활용률이 낮거나 과도하게 활용되지 않는 것을 피하기 위해 중요합니다 [4] [5].
로컬 GPU를 사용할 때
- 중소 규모 프로젝트 : 지역 GPU는 소규모 프로젝트 또는 비용을 최소화 해야하는 개발 초기 단계에 적합합니다 [1].- 특정 요구 사항 : 클라우드 환경에서 쉽게 충족 할 수없는 특정 하드웨어 또는 소프트웨어 요구 사항이있는 경우 로컬 설정이 바람직 할 수 있습니다.
클라우드 GPU를 고려할 때
- 대규모 프로젝트 : 로컬 하드웨어 기능을 초과하는 대형 모델 또는 데이터 세트의 경우 클라우드 GPU는 확장 성과 유연성을 제공합니다 [6] [7].- 유연성 및 확장 성 : 클라우드 서비스는 사전 하드웨어 구매없이 다양한 GPU 구성에 쉽게 액세스 할 수 있습니다 [6] [7].
요약하면, 지역 GPU는 특정 요구 사항이 있거나 소규모 프로젝트를 수행하는 경우 기계 학습 작업에 효과적 일 수 있습니다. 그러나 대규모 응용 프로그램이나 확장 성이 우려되는 경우 클라우드 GPU가 더 나은 옵션이 될 수 있습니다.
인용 :[1] https://mobidev.biz/blog/gpu-machine-learning-on-premises-vscloud
[2] https://www.union.ai/blog-post/gpus-in-mlops-optimization-pitfalls-and-management
[3] https://phoenixnap.com/blog/gpus-for-deep-learning
[4] https://lakefs.io/blog/gpu-utilization/
[5] https://www.run.ai/guides/gpu-deep-learning
[6] https://www.cfauk.org/pi-listing/from-zero-to-hero----a-data-scientists-guide-to-hardware
[7] https://www.reddit.com/r/deeplearning/comments/1be57bx/what_is_your_experience_with_using_cloud_gpus/
[8] https://www.reddit.com/r/learnmachinelearning/comments/xkvmxe/do_i_need_a_gpu/