# 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](https://www.ionos.it/digitalguide/server/know-how/cloud-gpu/) 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](https://www.ionos.it/digitalguide/siti-web/programmazione-del-sito-web/che-cose-unapi/) 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](https://www.ionos.it/digitalguide/server/know-how/cose-on-premises/) 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
## 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](https://www.ionos.it/digitalguide/server/configurazione/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](https://www.ionos.it/digitalguide/server/know-how/cose-un-cloud/) offrono accesso alle ultime generazioni di GPU con alta potenza di calcolo. Le GPU on-premise operano invece con una [latenza](https://www.ionos.it/digitalguide/server/know-how/cose-la-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](https://www.ionos.it/digitalguide/siti-web/web-design/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](https://www.ionos.it/digitalguide/siti-web/diritto-informatico/gdpr-regole-di-interesse-per-le-aziende/). 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](https://www.ionos.it/digitalguide/server/sicurezza/che-cose-un-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](https://www.ionos.it/digitalguide/online-marketing/analisi-web/machine-learning-cose-lapprendimento-automatico/), [deep learning](https://www.ionos.it/digitalguide/online-marketing/marketing-sui-motori-di-ricerca/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. 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