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如何降低生产中的 GPU 成本 |克拉里法伊

2025年11月11日 08:58 33 Comments
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来源:Clarifai博客 | 实际应用中的人工智能

降低生产中 GPU 成本的方法 - Clarifai 指南

简介 – 为什么您需要担心 GPU 成本

GPU加速已成为现代人工智能的引擎。训练和部署大型模型需要具有 TB 带宽和数十亿晶体管的强大图形处理器。不幸的是，这种能力是有代价的：高小时费率、昂贵的硬件采购以及隐藏的运营成本。在主要云平台上，单个高端 GPU 的成本可能为每小时 2 至 10 美元，而未充分利用的资源可能会浪费高达 40% 的计算预算。随着团队大规模部署模型，GPU 成本常常会意外膨胀，从而占用预算并减缓创新。

GPU加速已成为现代人工智能的引擎。 在主要云平台上，单个高端 GPU 的成本可能为每小时 2 至 10 美元，而未充分利用的资源可能会浪费高达 40% 的计算预算。

要在这种环境中蓬勃发展，您需要的不仅仅是提示和技巧，您还需要策略。本综合指南探讨了在保持性能的同时减少生产中 GPU 支出的行之有效的方法。我们将解开从调整规模和现货实例到模型级优化、无服务器 GPU 和去中心化网络的所有内容。在此过程中，我们将融入 Clarifai 的解决方案，向您展示如何在不花太多钱的情况下利用尖端的人工智能基础设施。

调整大小 现货实例 模型级优化 无服务器 GPU 去中心化网络

快速摘要：如何降低生产中的 GPU 成本？

问题答案 问题 回答 生产中 GPU 成本的驱动因素是什么？最大的驱动因素是您选择的 GPU 类型、利用率、存储和数据传输费用，以及空闲时间或错误配置的自动扩展等隐性成本。 生产中 GPU 成本的驱动因素是什么？ 最大的驱动因素是您选择的 GPU 类型、利用率、存储和数据传输费用，以及空闲时间或错误配置的自动扩展等隐性成本。 GPU 类型 利用率 存储和数据传输费用 60–90%
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