Cloud GPU vs. On-Premise GPU: Die Modelle im Vergleich

Cloud GPUs und On-Premise GPUs sind zwei Möglichkeiten, um Rechenleistung für grafikintensive oder KI/ML-Aufgaben bereitzustellen. Während man im Vergleich „Cloud GPUs vs. On-Premise GPUs“ die Hardware bei letzterem Modell selbst betreibt, mietet man sie im Falle von Cloud GPUs nur bei Bedarf aus der Cloud.

Was ist eine Cloud GPU?

Eine Cloud GPU ist eine virtuelle oder physische GPU-Instanz, die von einem Cloud-Anbieter wie etwa AWS oder Google Cloud bereitgestellt wird. Nutzerinnen und Nutzer mieten die Rechenleistung über das Internet und zahlen nur für die Zeit, in der sie die GPU tatsächlich verwenden. Der Zugriff erfolgt dabei in der Regel über eine Weboberfläche, eine API oder über Kommandozeilen-Tools, wodurch sich Cloud GPUs einfach in bestehende Workflows integrieren lassen.

Was ist eine On-Premise GPU?

Eine On-Premise GPU ist eine Grafikkarte, die im eigenen Rechenzentrum oder in der firmeneigenen IT-Infrastruktur betrieben wird. Die Hardware gehört dem Unternehmen und das IT-Team hat die volle Kontrolle über Installation, Konfiguration und Wartung. Für den Betrieb werden jedoch zusätzliche Ressourcen benötigt, darunter zum Beispiel die Server-Hardware, die Kühlung, die Stromversorgung und die Netzwerkanbindung.

Cloud GPUs vs. On-Premise-GPUs: Direkter Vergleich

Cloud GPUs vs. On-Premise-GPUs: Vor- und Nachteile im Überblick

Beide Ansätze haben ihre Stärken und Schwächen. Die Entscheidung hängt stark von den Anforderungen eines Projekts ab: Wie konstant ist die GPU-Auslastung? Wie wichtig sind Sicherheit, Kontrolle und Skalierbarkeit?

Kosten

Cloud GPUs punkten dank der Virtualisierung mit geringen Einstiegskosten: Es muss keine teure Hardware angeschafft werden und die Abrechnung erfolgt nutzungsbasiert. Für kurzfristige oder variable Projekte ist das ideal, da nur bezahlt wird, was tatsächlich benötigt wird. Allerdings können bei dauerhafter Nutzung hohe laufende Kosten entstehen, besonders durch Gebühren für Datentransfer oder Speicher.

On-Premise GPUs erfordern hingegen eine hohe Anfangsinvestition, da sowohl die Hardware als auch die notwendige Infrastruktur vom Unternehmen angeschafft werden müssen. Dafür amortisieren sich die Kosten über die Zeit, wenn die GPU-Ressourcen regelmäßig ausgelastet sind. Langfristig kann der Eigenbetrieb damit günstiger sein, allerdings besteht das Risiko technischer Veralterung, sobald neue GPU-Generationen auf den Markt kommen.

Skalierbarkeit und Flexibilität

Cloud GPUs bieten maximale Flexibilität: Neue Instanzen können in Sekunden gestartet und bei Nichtbedarf wieder abgeschaltet werden. Unternehmen profitieren von der Möglichkeit, GPU-Ressourcen weltweit zu verteilen, und dynamisch auf Spitzenlasten zu reagieren. Diese Anpassungsfähigkeit ist besonders für Start-ups, kleinere Unternehmen oder Forschungsteams attraktiv, die keine kontinuierlich hohe Rechenlast haben.

Bei On-Premise GPUs ist Skalierung deutlich aufwändiger: Neue Hardware muss gekauft, installiert und in das bestehende System integriert werden. Das kann Wochen dauern und setzt Platz und Energie voraus. Dafür erlaubt On-Premise eine individuelle Konfiguration und eine präzise Optimierung des gesamten Systems für individuelle Anwendungsfälle.

Leistung und Latenz

Bei Cloud GPUs hängt die Performance vor allem von der gewählten Instanz, der Netzwerklast und der physischen Entfernung zum Datenzentrum ab. Für datenintensive oder latenzkritische Anwendungen kann dies mitunter problematisch sein, da jeder Datenabruf über das Internet erfolgen muss. Allerdings bieten Cloud-Anbieter Zugang zu neuesten GPU-Generationen mit hoher Rechenleistung.

On-Premise GPUs arbeiten dagegen mit minimaler Latenz: Daten bleiben im internen Netzwerk und die Rechenleistung steht direkt vor Ort, unabhängig von der verfügbaren Bandbreite zur Verfügung. Das ermöglicht eine konstante Performance und ist ideal für Echtzeitanwendungen, beispielsweise beim 3D-Rendering oder bei komplexen Simulationen.

Sicherheit und Compliance

Bei Cloud GPUs wird die physische Infrastruktur vom Anbieter verwaltet. Das sorgt für professionelle Sicherheitsmaßnahmen, bringt aber auch Abhängigkeiten mit sich. Unternehmen müssen dem Anbieter vertrauen, dass Daten sicher bleiben und Datenschutzanforderungen wie beispielsweise die DSGVO erfüllt werden. Besonders in regulierten Branchen, etwa im Gesundheitswesen, kann das zum Problem werden, wenn sensible Daten nicht außerhalb des eigenen Netzwerks gespeichert werden dürfen.

On-Premise GPUs bieten hier den Vorteil der vollständigen Kontrolle. Daten bleiben lokal gespeichert und Zugriff, Verschlüsselung und Backup-Strategien können vollständig intern geregelt werden. Allerdings bedeutet das auch mehr Verantwortung und Aufwand. Sicherheitsupdates, Monitoring und Compliance-Management müssen durch das eigene IT-Team gewährleistet werden.

Wartung und Betrieb

Cloud GPUs entlasten das interne Team deutlich, da der Anbieter sich um Hardware-Wartung, Kühlung, Energieversorgung und Systemupdates kümmert. Das spart Zeit und Personal, ermöglicht aber weniger Einfluss auf die technische Basis. Zudem ist man von der Servicequalität des Cloud-Providers abhängig, was bei Ausfällen oder Netzproblemen zu Verzögerungen führen kann.

On-Premise GPUs dagegen erfordern mehr Aufwand im täglichen Betrieb, denn die Hardware muss überwacht, gewartet und gegebenenfalls ersetzt werden. Das verursacht laufende Kosten und erfordert Fachpersonal, bietet aber gleichzeitig maximale Kontrolle über die Systemumgebung und Upgrades.

Für welche Use Cases eignen sich Cloud GPUs?

Cloud GPUs eignen sich vor allem für Unternehmen sowie Entwicklerinnen und Entwickler, die flexible und skalierbare Rechenleistung benötigen, ohne selbst in teure Hardware zu investieren. Besonders Start-ups oder KMU profitieren davon, kurzfristig auf GPU-Ressourcen zuzugreifen, wenn für Projekte wie Machine Learning, Deep Learning oder Rendering temporär hohe Rechenleistung erforderlich ist. Da die Abrechnung nutzungsbasiert erfolgt, lassen sich Kosten präzise kalkulieren.

Teams können außerdem weltweit auf dieselben Instanzen zugreifen, was die Zusammenarbeit in verteilten Entwicklungsumgebungen oder bei Remote-Projekten erleichtert. Cloud GPUs sind ideal, wenn neue Technologien schnell eingesetzt werden sollen, da Anbieter ihre Systeme regelmäßig mit aktueller Hardware ausstatten. So bleiben Sie stets auf dem neuesten Stand, ohne eigene Investitionen tätigen zu müssen.

Wann sind On-Premise GPUs die passende Lösung?

On-Premise GPUs sind die bessere Wahl für Organisationen mit konstant hoher Rechenlast oder besonders strengen Anforderungen an Datenschutz und Latenz. Hierzu zählen neben großen Unternehmen auch Behörden, die regelmäßig sensible Daten verarbeiten. Durch den Eigenbetrieb behalten Sie die volle Kontrolle über Hardware, Software und Datenflüsse und können Sicherheitsrichtlinien exakt auf Ihre internen Vorgaben abstimmen.

Gerade Echtzeitanwendungen, wie medizinische Bildverarbeitung, Finanzanalysen oder industrielle Automatisierung, profitieren von der niedrigen Latenz und der hohen Stabilität lokaler Systeme. Zwar erfordert der Betrieb eigener Hardware einen höheren organisatorischen und finanziellen Aufwand, doch langfristig kann sich dieser Ansatz auszahlen.