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

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.