云GPU和本地GPU是驱动图形密集型或AI和机器学习工作负载的两种方式。本地部署时，你拥有并管理硬件。而云GPU则是从供应商租用的。

什么是云显卡？

云GPU是由AWS、Google Cloud或IONOS Cloud等云服务提供的虚拟或物理图形处理器。你在线租赁计算能力，只按使用时间付费。访问通常通过网页界面、API或命令行工具管理，因此你可以轻松将云GPU集成到现有工作流程中。

什么是本地GPU？

本地GPU是运行在公司自有数据中心或IT基础设施内的物理显卡。硬件属于组织，使你的IT团队能够完全掌控设置、配置和维护。这也意味着你需要支持资源，如服务器、散热、电力和网络连接。

云GPU与本地GPU的概览

云GPU与本地GPU的优缺点概述

这两种模式都有明显优势。最佳选择取决于你的工作负载、数据的敏感程度以及灵活性对业务的重要性。

费用

云GPU以其低前期成本而脱颖而出，这得益于虚拟化。你无需购买硬件，只需为所用内容付费。这使得云GPU非常适合短期或不断变化的工作负载。然而，如果GPU持续使用，长期成本可能会迅速上升，尤其是考虑到数据传输或存储费用。

本地GPU需要更高的初始投资，因为你需要购买硬件和支持它的基础设施。随着时间推移，如果GPU使用量保持稳定，这些成本可能会被平衡。主要缺点是随着新一代GPU的发布，硬件可能过时。

可扩展性和灵活性

云GPU提供了最大的灵活性。你可以在几秒钟内部署新的GPU实例，并在不再需要时关闭它们。这使得在需求高峰期扩大规模、之后再减少规模变得容易。云GPU对初创企业、研究团队和不需要持续GPU性能的小型企业尤其有吸引力。

扩展本地部署则更为复杂。必须购买、安装并集成新硬件，这可能需要数周时间，并需要额外的空间和电力。好的一面是，你可以完全自定义配置，并针对特定工作负载进行微调。

性能与延迟

使用云GPU时，性能会因实例类型、网络负载以及你距离服务提供商数据中心的距离而有所不同。由于所有数据都通过互联网传输，延迟在实时或数据量大的任务中可能成为问题。好处是大多数主要云服务商都提供最新的高性能GPU。

本地GPU的数据会留在网络内部，因此延迟几乎为零。结果是稳定的性能，不依赖于网络速度。这意味着本地系统非常适合实时工作，如3D渲染或高级仿真。

安全性与合规性

使用云GPU时，供应商管理和保障整个基础设施，提供专业级保护，同时也会产生一定的依赖。你必须相信供应商会保护你的数据安全，并遵守GDPR等隐私法律。对于医疗或金融等监管严格的行业，这种依赖可能成为一个隐患。

有了本地GPU，一切都掌握在你手中。你控制数据的存储、加密、访问和备份方式。不过，这意味着你的IT团队必须自己处理更新、监控和合规任务。

维护与运营

云GPU会帮你完成大部分维护工作。供应商负责硬件维护、供电、散热和软件更新。这意味着你在日常任务上花费的时间减少，但对设置本身的控制也减少了。如果供应商宕机或出现网络问题，你的性能可能会受到影响。

本地GPU需要更多的日常关注。硬件需要被监控、维护并在必要时更换。这会增加成本并需要内部专业知识，但同时也让你完全掌控系统和升级周期。

什么时候应该使用云GPU？

云GPU非常适合需要可扩展、按需计算能力但又不想购买硬件的企业和开发者。初创企业和中小企业尤其能短期获得机器学习、深度学习或渲染项目的高性能资源。基于使用情况的计费使成本保持可预测。

它们也非常适合分布式团队，因为GPU实例可以从任何地方访问，实现全球协作。另一个优势是云服务提供商定期更新系统，配备最新GPU，让您无需新投资即可获得尖端性能。

什么时候本地GPU才是更好的选择？

本地GPU对于持续高负载或对数据安全和延迟要求严格的组织来说是明智的选择。这包括处理敏感数据的大型公司、公共机构和研究机构。内部运行硬件确保对性能、安全和数据管理的全面控制。

实时应用如医学影像、财务建模或工业自动化，最能从本地系统的低延迟和高可靠性中获益。虽然部署和维护需要更多资源，但本地基础设施可以成为战略性且具成本效益的长期投资。

相关阅读：

网站被攻击了，到底该买高防IP还是高防服务器？

抗DDoS服务器怎么选？50G、100G、200G到底代表什么