GPU cloud e GPU on-premise: i modelli a confronto
Le GPU cloud e on-premise sono due opzioni per fornire potenza di calcolo per compiti intensivi in termini di grafica o AI/ML. Nel confronto tra GPU cloud e on-premise, l’hardware viene gestito autonomamente nel secondo modello, mentre nel caso delle GPU cloud viene noleggiato dal cloud solo quando necessario.
Che cos’è una GPU cloud?
Una GPU cloud è un’istanza GPU virtuale o fisica fornita da un fornitore di cloud come AWS o Google Cloud. Gli utenti noleggiano la potenza di calcolo tramite internet e pagano solo per il tempo effettivo di utilizzo della GPU. L’accesso avviene solitamente tramite un’interfaccia web, un’API o strumenti da riga di comando, rendendo così le GPU cloud facilmente integrabili nei flussi di lavoro esistenti.
Che cos’è una GPU on-premise?
Una GPU on-premise è una scheda grafica che viene gestita nel proprio data center o nell’infrastruttura IT aziendale. L’hardware appartiene all’azienda e il team IT ha il pieno controllo su installazione, configurazione e manutenzione. Tuttavia, per il funzionamento sono necessarie risorse aggiuntive, come l’hardware dei server, il raffreddamento, l’alimentazione elettrica e la connessione di rete.
GPU cloud e GPU on-premise a confronto
| Aspetto | GPU cloud | GPU on-premise |
|---|---|---|
| Costi | Costi iniziali bassi, modello di pagamento in base all’uso | Alto investimento iniziale, più conveniente a lungo termine con carico costante |
| Scalabilità | Adattamento immediato, disponibile a livello globale | Espansione complessa, limitata dall’infrastruttura |
| Prestazioni | Hardware moderno, ma possibile latenza più alta | Bassa latenza, prestazioni costanti |
| Sicurezza | Il fornitore si occupa dell’infrastruttura, ma è necessaria una verifica esterna | Piena sovranità sui dati e politiche di sicurezza personalizzate |
| Manutenzione | Nessuno sforzo proprio, il fornitore gestisce le operazioni | Elevato impegno di manutenzione e personale, ma pieno controllo |
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GPU Cloud e GPU on-premise: panoramica di vantaggi e svantaggi
Entrambi gli approcci hanno i loro punti di forza e di debolezza. La decisione dipende fortemente dai requisiti di un progetto: quanto è costante il carico della GPU? Quanto sono importanti la sicurezza, il controllo e la scalabilità?
Costi
Le GPU cloud hanno il vantaggio della virtualizzazione con costi iniziali bassi: non è necessario acquistare hardware costoso e la fatturazione è basata sull’uso effettivo. Sono adatte per progetti a breve termine o variabili, poiché si paga solo per ciò che è effettivamente necessario. Tuttavia, in caso di utilizzo prolungato, possono sorgere elevati costi operativi, specialmente a causa delle commissioni per il trasferimento dei dati o la memoria.
Le GPU on-premise richiedono invece un elevato investimento iniziale, poiché sia l’hardware sia l’infrastruttura necessaria devono essere acquistati dall’azienda. Tuttavia, i costi si ammortizzano nel tempo se le risorse GPU sono utilizzate regolarmente. A lungo termine, la gestione in proprio potrebbe essere più conveniente, ma esiste il rischio di obsolescenza tecnica quando nuove generazioni di GPU vengono lanciate sul mercato.
Scalabilità e flessibilità
Le GPU cloud offrono massima flessibilità: nuove istanze possono essere avviate in pochi secondi e spente quando non sono necessarie. Le aziende beneficiano della possibilità di distribuire risorse GPU a livello globale e di reagire dinamicamente ai picchi di carico. Questa adattabilità è particolarmente allettante per start-up, piccole imprese o team di ricerca che non hanno un carico di lavoro costantemente elevato.
Con le GPU on-premise, la scalabilità è decisamente più complessa: bisogna acquistare nuovo hardware, installarlo e integrarlo nel sistema esistente. Questo processo può richiedere settimane e necessita di spazio ed energia. Tuttavia, l’on-premise consente una configurazione personalizzata e un’ottimizzazione precisa dell’intero sistema per casi applicativi specifici.
Prestazioni e latenza
Per le GPU cloud, le prestazioni dipendono soprattutto dall’istanza scelta, dal carico di rete e dalla distanza fisica dal data center. Per applicazioni ad alta intensità di dati o critiche per la latenza, ciò può risultare problematico, poiché ogni accesso ai dati avviene tramite internet. Tuttavia, i fornitori di cloud offrono accesso alle ultime generazioni di GPU con alta potenza di calcolo.
Le GPU on-premise operano invece con una latenza minima: i dati rimangono nella rete interna e la potenza di calcolo è disponibile direttamente in loco, indipendentemente dalla larghezza di banda disponibile. Questo consente una performance costante, adatta per applicazioni in tempo reale, ad esempio nel rendering 3D o nelle simulazioni complesse.
Sicurezza e conformità
Con le GPU cloud, l’infrastruttura fisica è gestita dal fornitore. Questo garantisce misure di sicurezza professionali, ma comporta anche dipendenze. Le aziende devono fidarsi che il fornitore mantenga la sicurezza dei dati e soddisfi i requisiti di tutela della privacy come, ad esempio, il GDPR. Soprattutto in settori regolamentati, come quello sanitario, ciò può diventare problematico se i dati sensibili non devono essere memorizzati al di fuori della rete aziendale.
Le GPU on-premise offrono qui il vantaggio del controllo totale. I dati rimangono memorizzati in locale e l’accesso, la crittografia e le strategie di backup possono essere gestite completamente all’interno dell’azienda. Tuttavia, ciò comporta anche più responsabilità e lavoro. Gli aggiornamenti di sicurezza, il monitoraggio e la gestione della conformità devono essere garantiti dal proprio team IT.
Manutenzione e operatività
Le GPU cloud alleggeriscono notevolmente il lavoro del team interno, poiché il fornitore si occupa della manutenzione hardware, raffreddamento, alimentazione e aggiornamenti di sistema. Questo risparmia tempo e personale, ma consente una minore influenza sulla base tecnica. Inoltre, si dipende dalla qualità del servizio del provider cloud, il che può causare ritardi in caso di guasti o problemi di rete.
Le GPU on-premise, invece, richiedono più sforzo nell’operatività quotidiana, poiché l’hardware deve essere monitorato, mantenuto e, se necessario, sostituito. Ciò comporta costi continui e richiede personale qualificato, offrendo però al contempo il massimo controllo sull’ambiente di sistema e sugli aggiornamenti.
Per quali casi d’uso sono adatte le GPU cloud?
Le GPU cloud sono particolarmente adatte per le aziende nonché per gli sviluppatori e le sviluppatrici che necessitano di potenza di calcolo flessibile e scalabile senza dover investire in costosi hardware. In particolare, le start-up o le PMI traggono beneficio dall’accesso temporaneo a risorse GPU, utile per progetti come apprendimento automatico, deep learning o rendering dove è richiesta una elevata potenza di calcolo. Poiché la fatturazione è basata sull’uso, i costi possono essere calcolati con precisione.
I team possono inoltre accedere alle stesse istanze a livello globale, facilitando la collaborazione in ambienti di sviluppo distribuiti o in progetti remoti. Le GPU cloud sono particolarmente indicate quando si desidera implementare rapidamente nuove tecnologie, poiché i fornitori aggiornano regolarmente i loro sistemi con hardware all’avanguardia. In questo modo, si rimane sempre aggiornati senza dover effettuare investimenti propri.
Quando le GPU on-premise sono la soluzione adeguata?
Le GPU on-premise sono la scelta migliore per le organizzazioni con un carico di calcolo costantemente elevato o requisiti particolarmente rigorosi in termini di privacy e latenza. Oltre alle grandi aziende, questo include anche enti pubblici che trattano regolarmente dati sensibili. Gestendo le operazioni internamente, mantieni il pieno controllo su hardware, software e flussi di dati e puoi allineare le politiche di sicurezza esattamente con le tue linee guida interne.
Proprio le applicazioni in tempo reale, come l’elaborazione di immagini mediche, l’analisi finanziaria o l’automazione industriale, beneficiano della bassa latenza e dell’elevata stabilità dei sistemi locali. Sebbene la gestione di hardware proprio richieda un impegno organizzativo e finanziario maggiore, a lungo termine questo approccio può risultare vantaggioso.