Cloud GPU vs. on-premise GPU: ¿qué opción se adapta mejor a tu empresa?
Las cloud GPU y las on-premise GPU son dos alternativas para obtener potencia de cálculo en tareas intensivas de gráficos o de inteligencia artificial y aprendizaje automático (IA/ML). Mientras que en las on-premise GPU el hardware se gestiona internamente, las cloud GPU se alquilan bajo demanda desde la nube, ofreciendo mayor flexibilidad y escalabilidad.
¿Qué es una cloud GPU?
Una cloud GPU es una instancia de GPU virtual o física proporcionada por un proveedor de nubes, como AWS o Google Cloud. Los usuarios alquilan la potencia de cálculo a través de Internet y solo pagan por el tiempo que realmente utilizan la GPU. El acceso se realiza normalmente mediante una interfaz web, una API o herramientas de línea de comandos, lo que permite integrar fácilmente las cloud GPU en los flujos de trabajo existentes.
¿Qué es una on-premise GPU?
Una on-premise GPU es una tarjeta gráfica que se opera dentro del propio centro de datos o infraestructura de TI de la empresa. En este caso, el hardware pertenece a la organización y el equipo de TI mantiene un control total sobre la instalación, configuración y mantenimiento. Sin embargo, su funcionamiento requiere recursos adicionales, como servidores, refrigeración, suministro eléctrico y conexión de red.
Cloud GPU vs. on-premise GPU: comparación directa
| Aspecto | Cloud GPU | On-premise GPU |
|---|---|---|
| Costes | Bajos costes iniciales y modelo de pago por uso | Alta inversión inicial, más económico a largo plazo con uso continuo |
| Escalabilidad | Escalado inmediato y disponibilidad global | Ampliación compleja, limitada por la infraestructura existente |
| Rendimiento | Hardware moderno, pero posible mayor latencia | Baja latencia y rendimiento constante |
| Seguridad | El proveedor gestiona la infraestructura, requiere confianza externa | Control total de los datos y políticas de seguridad propias |
| Mantenimiento | Sin esfuerzo propio, el proveedor se encarga del mantenimiento | Mayor carga de mantenimiento, pero con gestión interna completa |
- Procesadores de última generación
- Hardware dedicado de alto rendimiento
- Centros de datos con certificación ISO
cloud GPU vs. on-premise GPU: ventajas y desventajas
Ambos enfoques tienen sus propias fortalezas y limitaciones. La elección depende sobre todo de los requisitos del proyecto: ¿el uso de la GPU será constante o variable? ¿Qué peso tienen la seguridad, el control y la escalabilidad en tu caso?
Costes
Las cloud GPU destacan por su bajo coste de entrada gracias a la virtualización: no es necesario adquirir hardware costoso y la facturación se basa en el uso real. Esto las hace ideales para proyectos temporales o de carga variable, ya que solo se paga por lo que realmente se necesita. Sin embargo, con un uso continuado pueden generarse costes operativos elevados, especialmente por las tarifas asociadas al almacenamiento o a la transferencia de datos.
Las on-premise GPU, por el contrario, implican una mayor inversión inicial, ya que la empresa debe adquirir tanto el hardware como la infraestructura necesaria. Sin embargo, cuando el uso de GPU es regular, esta inversión puede amortizarse con el tiempo. A largo plazo, la gestión interna puede resultar más económica, aunque conlleva el riesgo de obsolescencia tecnológica a medida que surgen nuevas generaciones de GPU.
Escalabilidad y flexibilidad
Las cloud GPU ofrecen máxima flexibilidad: pueden activarse o desactivarse en cuestión de segundos, adaptándose a la demanda. Además, permiten distribuir los recursos de forma global, lo que facilita reaccionar ante picos de carga. Esta capacidad de adaptación resulta especialmente atractiva para startups, pequeñas empresas o equipos de investigación con cargas de trabajo variables.
Las on-premise GPU presentan una escalabilidad más limitada, dado que ampliar la infraestructura implica comprar, instalar e integrar nuevo hardware, un proceso que puede requerir semanas y recursos adicionales. A cambio, permiten configurar y optimizar el sistema según las necesidades concretas de cada entorno.
Rendimiento y latencia
En el caso de las cloud GPU, el rendimiento depende de la instancia seleccionada, la carga de red y la distancia al centro de datos. En aplicaciones sensibles a la latencia o con grandes volúmenes de datos, esto puede representar un desafío, dado que todo el tráfico pasa por Internet. No obstante, los principales proveedores de nubes ofrecen acceso a las GPU más recientes con gran potencia de cálculo.
Las on-premise GPU ofrecen una latencia mínima, debido a que los datos permanecen dentro de la red local y la capacidad de cálculo está disponible de forma inmediata. Esto garantiza un rendimiento estable y las convierte en una excelente opción para aplicaciones en tiempo real, como renderizado 3D o simulaciones científicas.
Seguridad y cumplimiento
En las cloud GPU, la infraestructura física está gestionada por el proveedor, lo que normalmente implica medidas de seguridad profesionales y una alta disponibilidad. Sin embargo, también implica cierta dependencia externa: las empresas deben confiar en que el proveedor protege los datos y cumple con normativas como el RGPD. En sectores altamente regulados, como el sanitario o el financiero, puede ser un desafío cuando los datos sensibles no pueden almacenarse fuera de la red corporativa.
Las on-premise GPU, en cambio, ofrecen control total sobre los datos y la infraestructura. Toda la información permanece dentro del entorno local y tanto el acceso, la encriptación como las estrategias de copias de seguridad pueden gestionarse internamente. No obstante, esto conlleva mayor responsabilidad: el propio equipo de TI debe garantizar la seguridad, aplicar actualizaciones y asegurar el cumplimiento normativo de forma continua.
Mantenimiento y operación
Las cloud GPU liberan al equipo interno de muchas tareas, ya que el proveedor se encarga del mantenimiento del hardware, la refrigeración, la energía y las actualizaciones. Esto reduce la carga de trabajo y los costes de personal, aunque limita el control sobre la infraestructura técnica. Además, la disponibilidad depende del servicio del proveedor: un fallo o una interrupción de red puede afectar al rendimiento o causar tiempos de inactividad.
Las on-premise GPU requieren una mayor dedicación operativa porque el hardware debe supervisarse, mantenerse y sustituirse en caso de fallo. Esto genera costes continuos y requiere personal especializado, aunque ofrece a cambio el máximo control sobre el sistema, su configuración y actualizaciones.
¿Para qué casos de uso son adecuadas las cloud GPU?
Las cloud GPU son ideales para empresas y desarrolladores que necesitan potencia de cálculo flexible y escalable sin realizar grandes inversiones en hardware. Startups, pymes o equipos de investigación se benefician especialmente cuando proyectos de aprendizaje automático, aprendizaje profundo o renderizado 3D exigen temporalmente una capacidad de procesamiento elevada. Gracias al modelo de pago por uso, es posible planificar y controlar los costes con precisión.
Además, las cloud GPU facilitan la colaboración global: los equipos pueden acceder a las mismas instancias desde diferentes ubicaciones, lo que agiliza los flujos de trabajo en entornos distribuidos o proyectos remotos. También son una buena opción para quienes desean experimentar con nuevas tecnologías, ya que los proveedores suelen actualizar su infraestructura con el hardware más moderno, evitando así inversiones propias y manteniendo la competitividad.
¿Cuándo son las on-premise GPU la solución adecuada?
Las on-premise GPU resultan más adecuadas para organizaciones con una demanda constante de procesamiento o con altos requisitos de seguridad, control y baja latencia. Este es el caso de grandes empresas o instituciones que manejan datos sensibles de forma regular. Al gestionarse internamente, la empresa conserva el control total sobre el hardware, el software y los datos, y puede adaptar las medidas de seguridad a sus políticas y normativas.
Las aplicaciones en tiempo real, como el diagnóstico por imagen médica, el análisis financiero o la automatización industrial, se benefician especialmente de la latencia mínima y la estabilidad de las infraestructuras locales. Aunque gestionar y mantener hardware propio implica un mayor esfuerzo y coste inicial, esta estrategia puede resultar más rentable a largo plazo, especialmente cuando la carga de trabajo GPU es continua.
En definitiva, la elección entre cloud GPU y on-premise GPU depende del equilibrio que cada empresa busque entre coste, control y flexibilidad. Esta comparativa te ayuda a valorar cuál de las dos opciones ofrece el mejor rendimiento, nivel de seguridad y rentabilidad a largo plazo.