Použitie miestneho GPU pre úlohy strojového učenia môže byť za určitých podmienok účinné. Tu je niekoľko úvah:
Výhody miestneho GPU
- Rýchlosť a paralelné spracovanie: Lokálne GPU ponúkajú oproti CPU značné rýchlosti výhody kvôli ich schopnosti vykonávať paralelné výpočty, čo je rozhodujúce pre úlohy, ako je školenie hlbokých neurónových sietí [1] [3].-Nákladová efektívnosť: Zatiaľ čo GPU majú vyššie počiatočné náklady, môžu byť nákladovo efektívnejšie ako CPU pre rozsiahle aplikácie AI v dôsledku ich účinnosti a schopnosti nahradiť viac CPU [1] [3].
- Ovládanie a prispôsobenie: Lokálne nastavenia poskytujú úplnú kontrolu nad konfiguráciami hardvéru a softvéru, čo umožňuje prispôsobenie prispôsobené konkrétnym potrebám projektu [6].
Výzvy s miestnym GPU
- Obmedzenia škálovateľnosti: Lokálne GPU nemusia byť dostatočne škálovateľné pre veľmi veľké modely alebo súbory údajov, ktoré môžu vyžadovať distribuované školenie vo viacerých GPU alebo cloudových službách [3] [6].-Obmedzenia pamäte: Chyby mimo pamäte sa môžu vyskytnúť, ak pamäť GPU nie je dostatočná pre veľkosť modelu alebo súbor údajov, najmä pri súčasnom spustení viacerých modelov [2].
- Riadenie zdrojov: Efektívne riadenie zdrojov GPU je rozhodujúce pre zabránenie nedostatočnej využívania alebo nadmernosti, čo môže mať vplyv na výkon a efektívnosť [4] [5].
Kedy používať miestne GPU
- Malé až stredné projekty: Miestne GPU sú vhodné pre menšie projekty alebo v počiatočných fázach rozvoja, kde je potrebné minimalizovať náklady [1].- Špecifické požiadavky: Ak máte špecifické hardvérové alebo softvérové požiadavky, ktoré nie je možné ľahko splniť v cloudových prostrediach, môže byť výhodnejšie miestne nastavenie.
Kedy zvážiť cloud GPU
- Veľké projekty: Pre veľké modely alebo súbory údajov, ktoré presahujú miestne hardvérové schopnosti, Cloud GPU ponúka škálovateľnosť a flexibilitu [6] [7].- Flexibilita a škálovateľnosť: Cloudové služby poskytujú ľahký prístup k rôznym konfiguráciám GPU bez potreby počiatočného nákupu hardvéru [6] [7].
Stručne povedané, miestne GPU môžu byť efektívne pre úlohy strojového učenia, ak máte konkrétne požiadavky alebo pracujete na menších projektoch. Avšak pre rozsiahle aplikácie alebo keď je škálovateľnosť problémom, Cloud GPU môže byť lepšou možnosťou.
Citácie:[1] https://mobidev.biz/blog/gpu-machine-learning-on-premise-vs-cloud
[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-liting/from-zero-to-tero ---a-data-scientists-guide-to-t-hardware
[7] https://www.reddit.com/r/deeplearning/comments/1be57bx/what_is_your_experience_with_using_cloud_gpus/
[8] https://www.reddit.com/r/learnmachinearning/comments/xkvmxe/do_i_need_a_gpu/