Pembangun

Kos GPU

Bandingkan kos pengkomputeran GPU merentasi penyedia cloud untuk beban kerja AI dan ML. Masukkan jenis GPU, tempoh penggunaan, dan keperluan pemindahan data untuk menganggarkan kos latihan dan inferens bulanan.

Adakah kalkulator ini membantu anda?

Apakah Kos GPU?

Kalkulator kos pengkomputeran GPU membantu menganggarkan perbelanjaan infrastruktur AI dan pembelajaran mesin. Ia mengira kos bulanan, kos setiap inferens, dan inferens setiap dolar berdasarkan kadar sejam GPU, penggunaan harian, dan throughput inferensi. Pengkomputeran GPU adalah tulang belakang AI moden – daripada melatih model bahasa besar hingga ramalan masa nyata.

Bila Menggunakan Kalkulator Ini

  • Merancang bajet latihan AI/ML
  • Bandingkan perbelanjaan GPU cloud
  • Menilai kos latihan vs inferens
  • Keputusan GPU untuk analisis nilai

Langkah:

  1. Masukkan kadar sejam GPU anda.
  2. Masukkan jam sehari atau input skrip GPU.
  3. Masukkan bilangan inferens sejam.
  4. Pilih hari sebulan.
  5. Dapatkan kos bulanan, kos setiap inferens.

Rumus

Kos bulanan = Kadar sejam × Jam sehari × Hari sebulan. Kos setiap inferens = Kos bulanan / (Inferens sejam × Jam sehari × Hari sebulan). Inferens setiap dolar = 1 / Kos setiap inferens.

Kes Penggunaan

  • Perancangan bajet syarikat permulaan AI
  • Anggaran kos ML perusahaan
  • Penilaian cloud vs GPU on-premise
  • Pengiraan ROI projek AI

Faedah Utama

  • Anggaran kos GPU bulanan segera
  • Pengiraan kos setiap inferens untuk beban kerja AI
  • Perbandingan kecekapan kos merentasi pelbagai konfigurasi GPU
  • Bantuan memilih antara On-Demand, Spot dan Reserved
  • Anggaran kos realistik untuk perancangan projek AI
  • Beberapa senario untuk analisis sensitiviti

Tips Pro

  • Gunakan instans Spot/Preemptible untuk beban kerja latihan
  • Aktifkan FP16/BF16 untuk mengurangkan penggunaan VRAM dan mempercepatkan latihan 2-3x
  • Pantau metrik penggunaan GPU – sasarkan lebih dari 70%
  • Pertimbangkan penjadualan GPU untuk mengikat permintaan inferens
  • Bandingkan TCO antara cloud dan GPU tempatan untuk beban kerja jangka panjang

Kesilapan Biasa

  • Lupa mengambil kira masa terbiar GPU
  • Mengabaikan kos pemindahan data yang boleh menambah 20-40% pada bil
  • Menganggap semua GPU menawarkan nisbah kos prestasi yang sama
  • Tidak mempertimbangkan instans Spot/Preemptible yang boleh mengurangkan kos 60-80%
  • Over-provisioning memori GPU dan membayar kapasiti tidak digunakan

Istilah Utama

Kadar Sejam
VRAM
Inferens
Latihan
Instance Spot
TFLOPS

Konsep Berkaitan

  • Kalkulator Kos Cloud Hosting: Anggar jumlah kos cloud hosting anda termasuk pengiraan, storan, dan jalur lebar.
  • Kalkulator Kos Storan: Anggar kos storan cloud untuk set data latihan dan checkpoint model.
  • Kalkulator Jalur Lebar: Hitung keperluan pemindahan data untuk memindahkan data latihan ke instance GPU.
  • Kalkulator Kos CDN: Anggar kos penghantaran kandungan untuk menyajikan kandungan yang dijana AI.
  • Penukar Tenaga: Tukar unit elektrik (Wh, kWh, MWh) semasa menjangka penggunaan kuasa dan kos tenaga di sebalik beban pengiraan GPU.

Contoh

Anda menyewa GPU NVIDIA A100 pada $3/jam, menggunakannya 8 jam/hari selama 20 hari/bulan dengan 500 inferens/jam. Kos bulanan: $3 × 8 × 20 = $240. Jumlah inferens: 500 × 8 × 20 = 80,000. Kos setiap inferens: $240 / 80,000 = $0.003.

Mentafsir Hasil

Kalkulator memaparkan tiga nilai utama: kos bulanan, kos setiap inferens, dan inferens setiap dolar. Inferens setiap dolar yang lebih tinggi menunjukkan kecekapan kos lebih baik.

Soalan Lazim

Berapa kos pengkomputeran GPU sejam?
Kos pengkomputeran GPU berkisar dari $0.50 hingga lebih $10 sejam, bergantung pada jenis GPU dan penyedia cloud.
Cloud GPU mana yang paling murah untuk inferens AI?
Untuk inferens AI, NVIDIA T4 biasanya paling efektif kos pada $0.35-$0.50/jam di AWS dan GCP.
Bagaimana saya menganggarkan kos GPU bulanan?
Kos bulanan = Kadar sejam × Jam sehari × Hari sebulan. Contoh: $3/jam × 8 jam × 30 hari = $240/bulan.
Apa itu kos setiap inferens?
Kos setiap inferens = Kos bulanan / (Inferens sejam × Jam sehari × Hari sebulan).
Penyedia cloud mana yang menawarkan GPU paling murah?
Lambda Labs dan Vast.ai sering menawarkan instans GPU paling murah. GCP Preemptible dan AWS Spot boleh mengurangkan kos 60-80%.
Berapa kos latihan GPT-4?
Latihan GPT-4 dianggarkan berharga $100-200 juta masa pengkomputeran GPU, dengan kira-kira 25,000 NVIDIA A100 GPU.
GPU apa yang diperlukan untuk menjalankan LLM tempatan?
Model 7B memerlukan sekurang-kurangnya 16GB VRAM (RTX 4090 atau A6000), 13B memerlukan 24GB+, 70B memerlukan 80GB+ VRAM.
Apakah perbezaan antara instans On-demand dan Spot GPU?
On-demand sentiasa tersedia tetapi membayar harga penuh. Spot 60-80% lebih murah tetapi boleh ditamatkan.
Berapa GPU yang diperlukan untuk latihan model?
Model kecil (<1B) boleh pada satu GPU, sederhana (1-10B) memerlukan 2-8 GPU, besar (10B+) memerlukan 16-1000+ GPU.
Apa itu penggunaan GPU dan mengapa ia penting?
Penggunaan GPU mengukur berapa kapasiti GPU yang digunakan. Penggunaan tinggi = kecekapan kos lebih baik.
Bolehkah saya mengurangkan kos GPU dengan latihan Mixed-Precision?
Ya. FP16/BF16 mengurangkan penggunaan memori GPU 40-50% dan mempercepatkan latihan 2-3 kali ganda.

Terokai Lebih Banyak Alat

Pilihan segar dari seluruh perpustakaan alat kami.

Simulator Pensiun Monte Carlo

Kalkulator Kos OpenAI

Kalkulator Inflasi

Bajet Perkahwinan

NRR

Kalkulator Momentum