云GPU和本地GPU是驅動圖形密集型或AI和機器學習工作負載的兩種方式。本地部署時，你擁有并管理硬件。而云GPU則是從供應商租用的。

什么是云顯卡？

云GPU是由AWS、Google Cloud或IONOS Cloud等云服務提供的虛擬或物理圖形處理器。你在線租賃計算能力，只按使用時間付費。訪問通常通過網頁界面、API或命令行工具管理，因此你可以輕松將云GPU集成到現有工作流程中。

什么是本地GPU？

本地GPU是運行在公司自有數據中心或IT基礎設施內的物理顯卡。硬件屬于組織，使你的IT團隊能夠完全掌控設置、配置和維護。這也意味著你需要支持資源，如服務器、散熱、電力和網絡連接。

云GPU與本地GPU的概覽

云GPU與本地GPU的優缺點概述

這兩種模式都有明顯優勢。最佳選擇取決于你的工作負載、數據的敏感程度以及靈活性對業務的重要性。

費用

云GPU以其低前期成本而脫穎而出，這得益于虛擬化。你無需購買硬件，只需為所用內容付費。這使得云GPU非常適合短期或不斷變化的工作負載。然而，如果GPU持續使用，長期成本可能會迅速上升，尤其是考慮到數據傳輸或存儲費用。

本地GPU需要更高的初始投資，因為你需要購買硬件和支持它的基礎設施。隨著時間推移，如果GPU使用量保持穩定，這些成本可能會被平衡。主要缺點是隨著新一代GPU的發布，硬件可能過時。

可擴展性和靈活性

云GPU提供了最大的靈活性。你可以在幾秒鐘內部署新的GPU實例，并在不再需要時關閉它們。這使得在需求高峰期擴大規模、之后再減少規模變得容易。云GPU對初創企業、研究團隊和不需要持續GPU性能的小型企業尤其有吸引力。

擴展本地部署則更為復雜。必須購買、安裝并集成新硬件，這可能需要數周時間，并需要額外的空間和電力。好的一面是，你可以完全自定義配置，并針對特定工作負載進行微調。

性能與延遲

使用云GPU時，性能會因實例類型、網絡負載以及你距離服務提供商數據中心的距離而有所不同。由于所有數據都通過互聯網傳輸，延遲在實時或數據量大的任務中可能成為問題。好處是大多數主要云服務商都提供最新的高性能GPU。

本地GPU的數據會留在網絡內部，因此延遲幾乎為零。結果是穩定的性能，不依賴于網絡速度。這意味著本地系統非常適合實時工作，如3D渲染或高級仿真。

安全性與合規性

使用云GPU時，供應商管理和保障整個基礎設施，提供專業級保護，同時也會產生一定的依賴。你必須相信供應商會保護你的數據安全，并遵守GDPR等隱私法律。對于醫療或金融等監管嚴格的行業，這種依賴可能成為一個隱患。

有了本地GPU，一切都掌握在你手中。你控制數據的存儲、加密、訪問和備份方式。不過，這意味著你的IT團隊必須自己處理更新、監控和合規任務。

維護與運營

云GPU會幫你完成大部分維護工作。供應商負責硬件維護、供電、散熱和軟件更新。這意味著你在日常任務上花費的時間減少，但對設置本身的控制也減少了。如果供應商宕機或出現網絡問題，你的性能可能會受到影響。

本地GPU需要更多的日常關注。硬件需要被監控、維護并在必要時更換。這會增加成本并需要內部專業知識，但同時也讓你完全掌控系統和升級周期。

什么時候應該使用云GPU？

云GPU非常適合需要可擴展、按需計算能力但又不想購買硬件的企業和開發者。初創企業和中小企業尤其能短期獲得機器學習、深度學習或渲染項目的高性能資源。基于使用情況的計費使成本保持可預測。

它們也非常適合分布式團隊，因為GPU實例可以從任何地方訪問，實現全球協作。另一個優勢是云服務提供商定期更新系統，配備最新GPU，讓您無需新投資即可獲得尖端性能。

什么時候本地GPU才是更好的選擇？

本地GPU對于持續高負載或對數據安全和延遲要求嚴格的組織來說是明智的選擇。這包括處理敏感數據的大型公司、公共機構和研究機構。內部運行硬件確保對性能、安全和數據管理的全面控制。

實時應用如醫學影像、財務建模或工業自動化，最能從本地系統的低延遲和高可靠性中獲益。雖然部署和維護需要更多資源，但本地基礎設施可以成為戰略性且具成本效益的長期投資。