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.