亚马逊网络服务P3比使用Keras、TensorFlow和MobileNet的本地GPU慢

亚马逊网络服务（AWS）是全球领先的云计算服务提供商之一，提供了丰富的云计算产品和解决方案。在云计算领域，AWS 提供了一系列的 GPU 实例类型，其中包括 P3 实例类型。

P3 实例是 AWS 提供的一种高性能 GPU 实例类型，适用于需要大规模并行计算的工作负载，如深度学习、机器学习、图像处理等。P3 实例采用了 NVIDIA 的最新一代 GPU，提供了强大的计算能力和高速的数据传输速度。

相比于使用 Keras、TensorFlow 和 MobileNet 的本地 GPU，亚马逊网络服务 P3 实例可能会慢一些。这可能是由于以下几个原因：

1. 网络延迟：使用云服务时，数据需要通过网络传输，而网络延迟可能会导致一定的性能损失。相比之下，本地 GPU 可以直接访问本地数据，减少了网络传输的开销。
2. 资源竞争：云服务是多租户的，多个用户共享同一台物理服务器的资源。当其他用户的工作负载较重时，可能会导致资源竞争，从而影响性能。而本地 GPU 只为本地机器上的任务提供计算资源，不存在资源竞争的问题。
3. 配置差异：亚马逊网络服务的 P3 实例可能与本地 GPU 在硬件配置上存在差异，例如 GPU 型号、内存容量等。这些差异可能会影响性能表现。

尽管亚马逊网络服务 P3 实例可能相对慢一些，但它仍然具有以下优势和适用场景：

1. 弹性扩展：亚马逊网络服务提供了弹性的计算资源，可以根据实际需求快速扩展或缩减计算能力，以适应不同的工作负载。
2. 全球覆盖：AWS 在全球范围内拥有多个数据中心，可以提供低延迟的服务，满足不同地区用户的需求。
3. 丰富的生态系统：AWS 提供了丰富的云计算产品和解决方案，包括存储、数据库、人工智能等，可以满足各种不同应用场景的需求。

对于使用亚马逊网络服务 P3 实例进行深度学习、机器学习等任务，推荐的相关产品是 Amazon EC2 P3 实例。您可以通过以下链接了解更多关于 Amazon EC2 P3 实例的信息：https://aws.amazon.com/cn/ec2/instance-types/p3/

需要注意的是，本回答仅针对亚马逊网络服务 P3 实例与使用 Keras、TensorFlow 和 MobileNet 的本地 GPU 进行比较，不涉及其他云计算品牌商。