Если программное обеспечение не было специально разработано с учетом вычислительной мощности GPU, ускоренные экземпляры на GPU будут примерно такой же производительности, что и обычные экземпляры обычных серверов, только по более высокой цене.
Я готов рискнуть и сказать, что узким местом любого алгоритма, медицинского или нет, визуализации или нет, является скорость, с которой вы можете выбрасывать данные в ЦП, а также количество ядер и тактовая частота.
Получите несколько быстрых процессоров, безумно быструю оперативную память, ослепительно быстрое чередование с чередованием и зеркальным отображением и делайте это таким образом.
Я подозреваю, что вы, вероятно, обнаружите, что работа в «облаке» на самом деле нелогична или, по крайней мере, контрпродуктивна, так как многие поставщики облачных услуг не настраивают свои серверные системы хранения для обслуживания высокопроизводительных вычислений, но больше для обеспечения немного IO в массы.
Я думаю, что вам лучше иметь собственное выделенное оборудование, так что вы сможете потратить больше времени и денег на эффективную настройку аппаратного стека под свой программный стек. Любой поставщик облачных услуг (включая Amazon) предоставит вам некоторые компромиссы и компромиссы.
О, и не забывайте не класть все свои яйца в одну корзину. Что происходит, когда Amazon выходит из сети, и никто не может исследовать какие-либо рентгеновские снимки или бедного чмо, который ставит приложение для мониторинга сердца на экземплярах Amazon Cloud, и Amazon вышел из строя из-за массового сбоя.
Помимо компромиссов облачного хостинга, проблем избыточности и устойчивости к сбоям провайдера, а не размещения критической инфраструктуры в облаке, существуют другие вопросы, связанные с архитектурой самого приложения. Будет ли оно масштабироваться линейно?
Могу поспорить, что не будет.