Analýza výběru AI startupů: Porovnání nákladů a ROI GPU v cloudu a na místě (tento text je $IO oficiálně poskytnutý obsah, provádějící shrnutí a výzkum)
Níže jsou uvedeny podrobnosti o nákladech na nasazení GPU v cloudu a na místě (On-Premises).
1. Porovnání nákladových dat
• Nasazení na místě (On-Prem): Počáteční investice do GPU clusteru se 64 jádry je přibližně 38 000 USD, navíc je třeba každoročně pokrýt náklady na elektřinu ve výši přibližně 4 200 USD.
• Pronájem v cloudu (Cloud): Náklady na cloudové zdroje se stejnou konfigurací jsou přibližně 2 800 USD/měsíc.
2. Analýza bodu zlomu a scénářů použití
Bod zvratu pro místní nasazení je 14 měsíců, ale to platí pouze za předpokladu, že zařízení běží 24/7. Pokud doba provozu pracovní zátěže činí pouze 20 %, má pronájem cloudových aukčních instancí (Spot Instances) lepší efektivitu kapitálových výdajů (Capex).
3. Orchestrace zdrojů a flexibilita
Orchestrace (Orchestration) je klíčem k dosažení flexibility architektury. Odkazuje na běžnou architekturu fintech společnosti: využití nástrojů jako Slurm-on-Kubernetes k udržení citlivých modelů běžících lokálně, zatímco v případě potřeby velkého výpočetního výkonu (např. noční testování) se rozšíří na více než 10 000 cloudových jader.
4. Prahová hodnota pro nákupní rozhodnutí
Doporučuje se rozhodovat na základě jader-hodin (Core-hours):
• Nákup hardwaru: Zátěž úkolu přesahuje 1 200 jader-hodin/měsíc.
• Pronájem cloudu: Zátěž úkolu je pod touto hodnotou.
5. Monitorování využití a úprava zdrojů
Měly by být zaznamenávány skutečné údaje o využití GPU, nikoli jednáno na základě odhadů:
• Pokud je volný čas > 60 %: naznačuje, že dochází k plýtvání hardwarovými zdroji, měl by se přejít na režim cloudového zpracování (Cloud Bursting).
• Pokud je zatížení (Duty Cycle) trvale > 70 %: doporučuje se koupit hardware nebo si pronajmout servery s holým kovem (Bare Metal).
6. Strategie masivního paralelního zpracování
Pro velké pracovní zátěže se doporučuje hybridní strategie: základní výpočetní výkon udržet lokálně a využít decentralizované cloudové zdroje k pokrytí špičkových požadavků. Je třeba neustále sledovat údaje o využití a podle toho dynamicky upravovat velikost zdrojů.
