On-Premise GPU vs Cloud GPU: Giải Pháp Tối Ưu Cho Dự Án AI?

Trong quá trình xây dựng và vận hành các mô hình trí tuệ nhân tạo (AI), một trong những câu hỏi quan trọng đầu tiên là: nên đặt On-Premise GPU hay tận dụng hạ tầng Cloud GPU?

Mỗi lựa chọn đều có ưu điểm riêng. On-Premise GPU mang đến tốc độ xử lý cao, khả năng kiểm soát tuyệt đối và đảm bảo dữ liệu nhạy cảm luôn được lưu trữ nội bộ. Ngược lại, Cloud GPU giúp doanh nghiệp mở rộng quy mô nhanh chóng, linh hoạt và không cần chi phí đầu tư ban đầu quá lớn.

On-Premise GPU là gì?

On-Premise GPU là các bộ xử lý đồ họa vật lý được triển khai trực tiếp trong trung tâm dữ liệu của doanh nghiệp. Mô hình này đặc biệt phù hợp với các trường hợp yêu cầu độ trễ thấp hoặc tuân thủ nghiêm ngặt về chủ quyền dữ liệu.

Một số ứng dụng tiêu biểu của On-Premise GPU gồm:

• Chẩn đoán hình ảnh y tế (Medical Imaging)
• Phát hiện gian lận tài chính (Fraud Detection)
• Bảo trì dự đoán (Predictive Maintenance)
• Robotics & Tự động hóa
• Nghiên cứu tính toán hiệu năng cao (HPC Research)

Cloud GPU là gì?

Trái ngược với On-Premise, Cloud GPU là tài nguyên GPU được lưu trữ và cung cấp từ hạ tầng đám mây. Người dùng có thể truy cập qua giao diện web, API hoặc công cụ dòng lệnh, đồng thời chỉ trả phí theo mức sử dụng (theo giờ hoặc theo gói thuê bao).

Tìm hiểu thêm: Cloud GPU Là Gì? Lợi Ích và Ứng Dụng Thực Tế

Các nhà cung cấp dịch vụ Cloud GPU phổ biến gồm: DigitalOcean, AWS, Google Cloud và Microsoft Azure. Mô hình này lý tưởng cho:

• Huấn luyện mô hình AI quy mô lớn
• Ứng dụng AI dạng SaaS
• Quản lý vòng đời mô hình (MLOps)
• Thử nghiệm và nghiên cứu AI linh hoạt

Lợi Ích Của On-Premise GPU So Với Cloud GPU

Mỗi loại GPU đều mang lại những lợi ích riêng cho các tác vụ AI/ML. On-premise GPUs có thể mang lại độ trễ tối thiểu, khả năng tùy chỉnh hạ tầng cao hơn, lợi tức đầu tư (ROI) dài hạn và tuân thủ các quy định của ngành đặc thù. Trong khi đó, Cloud GPUs linh hoạt hơn, tiết kiệm chi phí cho các dự án ngắn hạn và loại bỏ gánh nặng kỹ thuật cùng việc cấu hình ban đầu.

Hiệu Suất Và Khả Năng Mở Rộng Của On-Premise GPU Và Cloud GPU

On-premise GPUs có thể mang lại hiệu suất vượt trội, đặc biệt với các hệ thống đơn lẻ trong trung tâm dữ liệu chuyên dụng. Tuy nhiên, việc mở rộng quy mô theo thời gian thực hoặc cấp phát GPU mới có thể phức tạp hơn. Ngược lại, Cloud GPUs có thể mở rộng tài nguyên ngay lập tức, thậm chí là tự động (autoscale), nhưng hiệu suất sẽ phụ thuộc vào băng thông mạng và tải hệ thống. Dù vậy, hầu hết các nhà cung cấp đám mây đều mang lại tốc độ gần như tối đa.

Lợi Ích Của On-Premise GPU

• Độ trễ tối thiểu: Việc cài đặt on-premise GPUs và sử dụng hạ tầng nội bộ cho phép bạn thiết lập mạng tùy chỉnh để giảm thiểu độ trễ, hỗ trợ tốt các trường hợp cần thông lượng cao và độ trễ thấp. Phần cứng GPU cũng ở gần hơn với các nguồn dữ liệu tại chỗ, giúp cải thiện độ trễ tổng thể bằng cách giữ cho quá trình xử lý gần với nguồn ban đầu.
• Kiểm soát hoàn toàn hạ tầng: Có GPU trong trung tâm dữ liệu riêng và là một phần của hạ tầng nội bộ đồng nghĩa bạn có toàn quyền truy cập và dễ dàng cấu hình chúng để chạy các ứng dụng hoặc hệ điều hành cụ thể. Điều này cũng cho phép bạn triển khai bất kỳ cấu hình hoặc khối lượng công việc độc quyền nào khi cần thiết.
• Bảo mật và tuân thủ: Đối với các ngành được quản lý chặt chẽ như y tế, tài chính hoặc chính phủ, việc có on-premise GPUs và hạ tầng riêng có thể tăng cường bảo mật. Tất cả phần cứng có thể nằm trên mạng nội bộ hoặc trong một trung tâm dữ liệu cụ thể, giảm thiểu nguy cơ bị tấn công và đảm bảo tuân thủ các quy định của ngành.
• Chi phí theo thời gian: On-premise GPUs đòi hỏi khoản đầu tư ban đầu lớn về tài chính và thời gian, nhưng tùy thuộc vào tính chất công việc, chúng có thể hiệu quả hơn về chi phí khi bạn tiếp tục sử dụng cùng một GPU trong hạ tầng của mình và phân bổ chi phí đó trong nhiều tháng hoặc nhiều năm. Đây là lựa chọn lý tưởng cho việc đầu tư dài hạn vào phần cứng GPU hoặc các tổ chức có nhu cầu sử dụng sức mạnh tính toán GPU ổn định.

Lợi Ích Của Cloud GPU

• Tính linh hoạt cao: Tài nguyên Cloud GPU được thiết kế để dễ dàng mở rộng lên hoặc thu nhỏ lại khi cần. Điều này khiến chúng trở nên lý tưởng cho các đợt xử lý hiệu năng cao ngắn hạn hoặc các dự án có khối lượng công việc biến đổi. Với khả năng mở rộng, Cloud GPU có thể đáp ứng nhu cầu xử lý theo thời gian thực và giảm thiểu tài nguyên nhàn rỗi hoặc thừa thãi.
• Khả năng tiếp cận toàn cầu: Các nhà cung cấp dịch vụ có thể cung cấp Cloud GPU tại nhiều khu vực và vùng sẵn có. Điều này có nghĩa là tổ chức của bạn không bị giới hạn ở một trung tâm dữ liệu duy nhất khi cần tài nguyên GPU. Nó giúp bạn chọn các trung tâm dữ liệu có thể mang lại hiệu suất cao hơn và độ trễ thấp hơn cho các ứng dụng của mình.
• Hiệu quả chi phí: Cloud GPU thường sử dụng mô hình giá “trả tiền theo mức sử dụng” (pay-as-you-go), giúp bạn dễ dàng tiếp cận sức mạnh tính toán với mức giá linh hoạt hơn nhiều so với việc mua on-premise GPUs. Bạn chỉ cần trả tiền cho lượng tài nguyên tính toán mà bạn thực sự cần, với mức giá do nhà cung cấp đám mây quy định.
• Giảm chi phí vận hành và gánh nặng quản lý: Các nhà cung cấp Cloud GPU quản lý toàn bộ hạ tầng liên quan đến việc vận hành GPU. Điều này có nghĩa là bộ phận IT nội bộ của bạn không phải dành thời gian bảo trì máy chủ, cập nhật phần mềm hoặc khắc phục sự cố phần cứng. Nhờ đó, các chi phí liên quan đến cấp phát và bảo trì không còn là một phần trong ngân sách của bạn.

Thách Thức Của On-Premise GPU Và Cloud GPU

Cả hai loại GPU đều có những hạn chế nhất định liên quan đến hiệu suất, chi phí tiềm ẩn, vấn đề bảo mật và khó khăn trong việc lập kế hoạch năng lực.

Thách Thức Của On-Premise GPU

• Hiệu suất lâu dài không ổn định: Mặc dù có quyền truy cập trực tiếp vào sức mạnh tính toán, hiệu suất của GPU có thể suy giảm theo thời gian nếu thiếu bảo trì định kỳ, tối ưu hóa phần cứng và hệ thống làm mát hiệu quả.
• Chi phí trung tâm dữ liệu ẩn: Ngoài khoản đầu tư ban đầu lớn để mua on-premise GPUs, bạn còn phải chịu các chi phí bổ sung cho điện, làm mát và nhân viên kỹ thuật để duy trì hệ thống hoạt động. Việc nâng cấp phần cứng hoặc mở rộng trung tâm dữ liệu cũng sẽ phát sinh thêm chi phí.
• Khả năng mở rộng hạn chế: Mở rộng hạ tầng on-premise GPUs đòi hỏi một kế hoạch chi tiết để xác định cần đầu tư bao nhiêu tài nguyên mới. Sau khi quyết định, bạn phải mua, lắp đặt và cấu hình phần cứng, tốn kém cả chi phí lẫn thời gian.
• An ninh vật lý và điểm lỗi đơn: Việc sử dụng on-premise GPUs yêu cầu bảo mật vật lý cho trung tâm dữ liệu để đảm bảo an toàn cho tòa nhà, tủ máy chủ và mạng lưới. Hơn nữa, bạn cần có các biện pháp dự phòng và sao lưu để tránh trường hợp một GPU hoặc một phần hạ tầng bị lỗi gây ảnh hưởng toàn bộ hệ thống.

Thách Thức Của Cloud GPU

• Tính sẵn sàng và hạn mức GPU: Hiệu suất của Cloud GPUs có thể giảm khi xử lý các tập dữ liệu hoặc mô hình AI rất lớn, tùy thuộc vào hạn mức tài nguyên và khả năng sẵn có của nhà cung cấp. Hơn nữa, Cloud GPUs có thể chỉ có sẵn ở một số trung tâm dữ liệu cụ thể, điều này có thể ảnh hưởng đến hiệu suất nếu các tác vụ của bạn ở các khu vực khác.
• Chi phí phát sinh: Cloud GPUs cho phép bạn chỉ trả tiền cho lượng tài nguyên tính toán đã sử dụng. Tuy nhiên, tùy thuộc vào nhà cung cấp, bạn có thể phải trả thêm chi phí cho việc truyền dữ liệu vào/ra (data ingress/egress), các dịch vụ quản lý bổ sung và công cụ tiện ích. Bạn cũng cần theo dõi sát sao mức sử dụng để tránh các khoản phí tăng đột biến không lường trước.
• Khả năng mở rộng không đồng đều: Mặc dù Cloud GPUs mang lại khả năng mở rộng cao hơn, nhưng việc mở rộng khối lượng công việc AI trên đám mây có thể gặp khó khăn do hạn mức và tính sẵn có theo khu vực của nhà cung cấp. Ngoài ra, việc mở rộng không hợp lý có thể dẫn đến chi phí phát sinh không mong muốn hoặc cấp phát tài nguyên GPU dư thừa.
• Yêu cầu bảo mật bổ sung: Cloud GPUs vẫn yêu cầu bạn phải cấu hình tường lửa, chính sách quản lý truy cập và công cụ giám sát, vì môi trường đám mây thường có bề mặt tấn công rộng hơn so với trung tâm dữ liệu tại chỗ. Các dịch vụ này có thể không được cung cấp sẵn từ nhà cung cấp đám mây, đòi hỏi bạn phải đầu tư thêm phần mềm và thời gian để bảo mật hạ tầng của mình.

Cách lựa chọn giữa on-premise GPU và Cloud GPU

Quyết định sử dụng on-premise GPUs hay cloud GPUs cho các ứng dụng và tác vụ AI của bạn cuối cùng phụ thuộc vào đặc thù của khối lượng công việc, nơi dữ liệu của bạn lưu trữ, yêu cầu hiệu suất nội bộ, ngân sách và các yêu cầu ngành nghề cụ thể.

Dưới đây là những yếu tố chính cần xem xét:

• Mô hình sử dụng: Bạn cần tài nguyên tính toán GPU thường xuyên đến mức nào? Bạn cần bao nhiêu GPU cho mỗi tác vụ? Đối với các khối lượng công việc ổn định, liên tục, on-premise GPUs là lựa chọn hợp lý hơn. Ngược lại, khối lượng công việc thay đổi liên tục sẽ hưởng lợi nhiều hơn từ cloud GPUs, vì chúng có thể dễ dàng mở rộng để đáp ứng nhu cầu xử lý theo thời gian thực, đặc biệt nếu các yêu cầu đó thay đổi nhanh chóng.
• Yêu cầu hiệu suất: Các thiết lập cloud GPUs cho phép bạn và nhóm của mình kiểm soát nhiều hơn cấu hình mạng, tùy chỉnh thiết lập GPU để đáp ứng các yêu cầu hiệu suất cụ thể và tối ưu hóa phần cứng. cloud GPUs có thể cung cấp tốc độ gần như nguyên bản và dễ dàng tiếp cận các GPU mới nhất như NVIDIA H200s, từ đó nâng cao hiệu suất.
• Khả năng mở rộng: Hãy xem xét tần suất bạn cần thêm GPU để chạy các tác vụ. on-premise GPUs mang lại khả năng mở rộng nếu bạn có kế hoạch cần thêm dung lượng theo thời gian và có sẵn số lượng GPU trong trung tâm dữ liệu của mình. cloud GPUs có thể dễ dàng mở rộng lên hoặc thu nhỏ lại khi cần.
• Tính sẵn có của tài nguyên: on-premise GPUs và cloud GPUs có các mô hình sẵn có khác nhau. Với on-premise GPUs, bạn có toàn quyền truy cập vào các GPU của mình trong một trung tâm dữ liệu chuyên dụng, nhưng bạn cũng phải chịu trách nhiệm duy trì những tài nguyên đó và đáp ứng các mục tiêu mức độ dịch vụ nội bộ. Trong khi đó, tính sẵn có của GPU trên đám mây có thể thay đổi tùy theo các trung tâm dữ liệu của nhà cung cấp dịch vụ đám mây, nhưng bạn không phải chịu trách nhiệm bảo trì cơ sở hạ tầng.
• Chi phí: Ngân sách đôi khi là yếu tố quyết định trong việc lựa chọn GPU. on-premise GPUs đòi hỏi một khoản đầu tư ban đầu đáng kể và sau đó là chi phí nhân sự để duy trì và vận hành trung tâm dữ liệu của bạn. GPU trên đám mây không yêu cầu vốn đầu tư ban đầu, nhưng có thể phát sinh nhiều chi phí vận hành hơn theo thời gian, tùy thuộc vào số lượng GPU trên đám mây mà khối lượng công việc của bạn sử dụng và cấu trúc thanh toán của nhà cung cấp dịch vụ đám mây.

Tăng tốc dự án AI với DigitalOcean Gradient GPU Droplets

Trong thế giới AI, học sâu (deep learning) và phân tích dữ liệu khối lượng lớn, tốc độ và hiệu quả là yếu tố quyết định. DigitalOcean Gradient GPU Droplets mang đến giải pháp cloud GPU đơn giản nhưng mạnh mẽ, cho phép các nhà phát triển, công ty khởi nghiệp và nhà đổi mới sáng tạo triển khai sức mạnh tính toán cao chỉ với vài thao tác.

Các tính năng chính: 

• Được hỗ trợ bởi GPU NVIDIA H100, H200, RTX 6000 Ada, L40S và AMD MI300X
• Tiết kiệm tới 75% so với các nhà cung cấp dịch vụ siêu quy mô cho cùng một GPU theo yêu cầu
• Cấu hình linh hoạt từ thiết lập một GPU đến 8 GPU
• Các gói phần mềm Python và Deep Learning được cài đặt sẵn
• Bao gồm đĩa khởi động cục bộ và đĩa tạm hiệu suất cao
• Đủ điều kiện theo HIPAA và tuân thủ SOC 2 với SLA cấp doanh nghiệp

Tìm hiểu thêm: Hướng Dẫn Chọn GPU Droplet Tối Ưu cho AI/ML 2025

Liên hệ ngay với CloudAZ để được tư vấn chuyên sâu và tìm ra giải pháp GPU tối ưu, giúp tăng tốc dự án AI của bạn một cách hiệu quả và tiết kiệm chi phí!