购买GPU比租赁GPU云服务器更好吗？

高性能计算和数据处理仍然是采用的主要驱动因素。如今，云计算行业的企业和个人始终面临一个关键问题：应该购买图形处理单元（GPU）还是选择云端GPU服务器租赁？而这个问题没有简单的一刀切答案，这两种选择都非常容易获得，并且具有独特的优势。

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实际上决策取决于各种因素，包括具体的计算需求、预算考虑以及相关个人或团队的长期战略目标。所以本文是一份小指南，3DCAT小编将带大家一起了解 GPU 使用的方法及核心优点，并提供一些见解，使您的决定更符合具体要求和目标。

一、GPU和云计算的兴起

图形处理单元 (GPU) 最初是用于渲染计算机图形的专用硬件，如今已取得了长足的发展。从过去到现在，它们也已成为多功能的处理器，近几年更是能够在人工智能 (AI)、机器学习 (ML) 和数据分析等领域中执行复杂的并行计算，企业需要高性能计算，而 GPU 刚好可以同时处理多项任务。

然而，云计算的到来彻底改变了企业访问和使用计算资源的方式。云服务提供对大量虚拟化资源（包括 GPU）的按需付费访问，不用前期投资，它的灵活性和可扩展性吸引了很多用户，也让用户能够根据工作负载需求调整资源。

二、GPU的强大功能和购买GPU的好处

GPU是专门设计的电子电路，旨在快速操控和改变内存，以加速创建要输出到显示设备的图像。它们在处理计算机图形方面非常高效，并且在并行处理大数据块的算法方面比通用 CPU 更有效，所以购买 GPU 有这几个好处：

可控性高：购买 GPU 后你可以完全拥有和使用硬件，任何时候都不用担心可用性、价格波动；

性能好：对于高端游戏、3D渲染和机器学习应用，强大的 GPU 可以提供高性能计算，这些任务通常需要同时处理大量数据，而 GPU 正是为此而设计的；

成本效益：如果您始终需要高计算能力，那么从长远来看，购买 GPU 确实更划算，毕竟和随用随付模式的云服务相比，这属于一次到位购买；

数据安全：对于数据处理很敏感的特殊行业，拥有本地 GPU 的安全保障肯定优势大些，因为 GPU 的访问限制在组织基础设施内，所以数据泄露等问题就被最小化了；

低延迟：本地 GPU 可以更大限度消除某些云服务中可能出现的网络延迟，这对于实时应用程序和需要立即响应的计算任务至关重要；

定制化设备：具有特定硬件要求的企业可以定制内部基础设施，精确满足自身需求，这种方法可以提高性能和优化工作负载。

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三、选择云GPU服务器租赁的好处

3DCAT实时云渲染等的GPU云算力租用服务可通过互联网访问高性能计算能力，避免大量硬件投资和管理维护成本，具体也有以下优势：

弹性扩展：云端 GPU 服务具有强大的可扩展性，你可以根据当前需求扩大和缩小使用规模，确保只为需要的部分付费；

无需维护：租赁云 GPU 算力服务就代表用户是不用操心其硬件的维护或升级等繁琐流程的，因为这些工作都会由 GPU 云服务提供商来负责，你只需要专注于完成核心任务就好；

远程访问：基于“云”的服务模式让我们可以随时访问数据和应用程序，只要本地有网络连接、随时随地都可以执行任务，云计算也可以从世界各地进行协作和访问资源，促进远程协作；

资源最大化：云服务提供商会不断使用最新技术和购买最新的 GPU 资源，同时其云渲染平台也会一直保持更新，平台的用户始终都能够使用最先进的工具和功能；

除此外，还有结合两种方式的混合选择：使用自有 GPU 来处理常规工作负载，然后用云服务来处理需求高峰或临时项目，有本地 GPU 的控制和性能，也有云服务的灵活性和可扩展性。将两者的优点结合起来，采用混合的方式将特定工作负载保留在本地，同时利用云服务处理其他工作负载。不过，最终不管是购买 GPU 还是使用云服务，都是要评估好自己的需求、预算和长期目标，才能进行明智选择。

四、关于 3DCAT 的GPU服务器租赁

在5G网络、云计算、游戏引擎等技术迅速发展的背景下，要如何才能解决3D/XR应用的终端算力不足、画面表现较差以及前期投入成本高等问题？这时，3DCAT实时渲染云作为一套利用云服务器渲染3D/XR应用、并可以实时推送至任意终端的综合性解决方案呈现给大众。

除了拥有稳定、高效、低延时的云端GPU实时渲染能力，其平台还针对图形图像、科学计算、实时渲染、AI训练等应用领域提供高性价比的算力资源以及强大的调度能力支持。自研 MUNU 集群调度系统可秒级调度边缘节点，实现高可用性GPU云服务，为各类有需求的用户与企业提供高性能云GPU服务器租赁服务。