Populární témata
#
Bonk Eco continues to show strength amid $USELESS rally
#
Pump.fun to raise $1B token sale, traders speculating on airdrop
#
Boop.Fun leading the way with a new launchpad on Solana.
Gavin Baker
Je neuvěřitelné, že @ft napíše článek o tom, jak současné ceny pronájmů GPU naznačují, že AI je bublina, ale udělá matematickou chybu tak, že všechny jejich výpočty jsou 8krát mimo sloučením na server a na ekonomiku GPU.
Správné provedení výpočtů bylo ve skutečnosti přiměřeně býčí pro "subscalery" a super býčí pro hyperscalery.
Článek je paradoxně dalším pozitivním ukazatelem zbytkových hodnot GPU.
Kredit @ShanuMathew93 @zephyr_z9 @The_Colonel__ za upozornění na chybu.
629,17K
Docela matematická chyba od @FT
20. 10. 05:12
Jak @zephyr_z9 a @The_Colonel__ poukázali, když jsem citoval tento kruh, reportér směšuje náklady na zlom na systému vs. sazby za GPU. To je srovnávání jablek s hruškami.
Použitím vlastních obrázků:
Cluster DGX A100 = 199 tisíc $ (~25 tisíc $ na GPU * 8 GPU)
Hodiny za 5 let = 5 * 365 * 24 = 43 800
Rentabilita = 199 tisíc USD/43 800 hodin = ~4,54 $ za rentabilitu SYSTEM-hodina; vydělte 8 GPU a získáte poměr za GPU
4,54 $ / 8 = ~ 0,57 $ GPU-hodinová míra ziskovosti
Nyní, když se podíváte zpět na ta čísla, která vykreslují rozsahy hodinových sazeb na GPU, dojdete ke zcela jinému závěru.
Maximální spotřeba energie systému DGX A100 je 6,5 kW. Za předpokladu 100% využití tedy přidejte náklady na energii za předpokladu = 6,5 kW * 10 centů na kW * 43 800 hodin = dalších ~29 tisíc USD, pokud jde o provozní náklady nad rámec kapitálových výdajů. Tím se váš zlom přiblíží sazbám za GPU 0,65 $ za hodinu a ~5,19 $ za systémovou hodinu (8 GPU).
83,29K
Top
Hodnocení
Oblíbené