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如何扩展到零来优化AI基础架构成本
了解如何通过Clarifai的Compute编排来降低AI基础架构成本，从而根据需求自动扩展资源，同时优化性能。
来源:Clarifai博客 | 实际应用中的人工智能为什么缩放到零是AI工作负载的游戏改变者
在当今的AI驱动世界中，企业和开发人员需要可扩展的，具有成本效益的计算解决方案。扩展到零是优化云资源使用情况的关键策略，尤其是对于具有可变或零星需求的AI工作负载。通过自动扩展到闲置时，自动扩展到零，组织可以在不牺牲绩效或可用性的情况下实现大量的成本节省。
而无需扩展到零，企业通常会为空闲计算资源付费，从而导致不必要的费用。 举一个例子，我们的一位客户在不知不觉中不使用nodepool而不利用它，从而产生了13,000美元的账单。根据使用中的GPU实例，这些成本可能会进一步升级，从而将监督变成了大量的财务流失。这种情况突出了具有自动缩放机制以避免为未使用的资源支付的重要性。
为您举一个例子，我们的一位客户在不知不觉中不利用NodePool运行，因此产生了13,000美元的账单。根据使用中的GPU实例，这些成本可能会进一步升级，从而将监督变成了大量的财务流失。这种情况突出了具有自动缩放机制以避免为未使用的资源支付的重要性。 $ 13,000通过基于工作负载需求进行动态调整资源，扩展到零可确保您只为使用的费用付费，从而大大降低运营成本。
但是，并非所有场景从缩放到零都同样受益。在某些情况下，它甚至可能影响应用程序性能。让我们探讨为什么仔细考虑何时实施此功能以及如何确定其提供最大价值的方案很重要。
计算编排在这篇文章中，我们将在缩放到零时深入研究，并探索如何配置节点自动缩放范围以优化成本并有效地管理资源。
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