GPU dedicata vs condivisa
Accesso dedicato o condiviso può cambiare stabilità, isolamento e costo. Conta il metodo reale di allocazione.
Scegli GPU dedicata quando servono VRAM completa, isolamento e prestazioni prevedibili. Una GPU condivisa può bastare per test o carichi leggeri se frazione di GPU, VRAM e limiti sono chiaramente dichiarati.
Accesso GPU dedicato
Riduce la competizione con altri utenti e può rendere le prestazioni più prevedibili.
Accesso GPU condiviso
Può ridurre il costo iniziale e andare bene per carichi leggeri o occasionali.
Cosa confrontare
- VRAM disponibile.
- Stabilità sotto carico.
- Isolamento memoria.
- Scheduling compute.
- Bisogno di latenza prevedibile.
Quale modello può costare meno
La condivisione può costare meno all’inizio; il dedicato può essere più efficiente su carichi continui.
FAQ rapide
Una GPU dedicata è sempre più veloce?
Non automaticamente. Contano modello, workload e configurazione.
Una GPU condivisa è inadatta all’AI?
No. Può essere sufficiente per carichi piccoli o intermittenti.
Come verifico l’allocazione?
Leggi i dettagli dell’offerta e verifica l’ambiente reale dopo il provisioning.
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