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无服务器与专用 GPU 实现稳定流量：成本与性能
比较无服务器和专用 GPU 以获得稳定的 AI 流量。了解成本、延迟、可扩展性差异以及 Clarifai 如何优化这两种模型。
来源:Clarifai博客 | 实际应用中的人工智能无服务器与专用 GPU 实现稳定流量：决定什么最适合您的 AI 工作负载
快速摘要
在无服务器和专用 GPU 之间进行选择的最快方法是什么？选择取决于您的流量模式、延迟容忍度、预算和监管要求。当您进行试验或处理不可预测的突发时，无服务器 GPU 推理是理想的选择：您仅在需要时启动资源并按每秒计算付费。另一方面，专用 GPU 集群使您能够独享高端硬件来处理 24/7 工作负载，确保一致的性能并随着时间的推移降低成本。去中心化模型结合了这两种方法，让您可以快速启动并可持续扩展，同时利用 Clarifai 的计算编排、GPU 分段和去中心化 GPU 网络等技术。
本指南解释了这两种方法、如何权衡成本和性能权衡，以及 Clarifai 的平台如何跨无服务器和专用 GPU 编排工作负载。
为什么无服务器与专用 GPU 的争论很重要？
快速摘要
为什么 AI 团队会争论无服务器与专用 GPU？现代 AI 工作负载已从偶尔的批量推理转变为始终在线的服务 - 想想聊天机器人、推荐系统、欺诈检测和实时生成搜索。随着组织部署法学硕士和多模式助理等大型模型，他们需要具有高内存、吞吐量和低延迟的 GPU。托管策略现在是成本和性能规划的关键部分：在无服务器平台上租用每次使用的 GPU 可以节省突发流量的费用，而拥有或保留专用集群可以为稳定的工作负载带来可预测的延迟和 TCO 节省。Clarifai 是 AI 模型管理和部署领域的领导者，通过其无服务器推理端点和专用 GPU 托管提供这两种选择。
为什么存在这场争论
专家见解
注释