Wynajmować czy kupić GPU? Zacznij od wykorzystania i ryzyka.

Zbuduj dwa porównywalne modele kosztów

Model wynajmu obejmuje mierzone obliczenia, trwałe przechowywanie, opcjonalne sieciowanie i czas konfiguracji. Model własności obejmuje sprzęt, finansowanie, energię, chłodzenie, szafę/sieć, konserwację, awarie, personel i wartość rezydualną.

Wykorzystanie jest zmienną decydującą

Własne GPU może być ekonomiczne tylko wtedy, gdy użyteczna praca zajmuje wystarczającą część jego życia. Luki w kolejce, przygotowanie danych, eksperymenty i zmieniający się popyt zmniejszają rzeczywiste wykorzystanie. Koszt chmury rośnie z godzinami, ale unika płacenia za długie okresy bezczynności.

• Użyj produktywnych godzin GPU, a nie godzin zasilania
• Modeluj szczytowe i średnie zapotrzebowanie osobno
• Przetestuj wynik pod kątem nowszej generacji GPU

Elastyczność cen i pewność osobno

Chmura może zmniejszyć ryzyko zobowiązań, ale wprowadza zależność od pojemności i dostawcy. Własność może oferować kontrolę, ale blokuje kapitał i topologię. Lepszym wyborem może być hybryda: posiadaj przewidywalne obciążenie bazowe i wynajmuj szczyty lub wyspecjalizowane akceleratory.