Jesteś startupem AI, który próbuje zdecydować się między GPU w chmurze a na miejscu. Oto analiza kosztów i zwrotu z inwestycji, której potrzebujesz. 🧵

Porozmawiajmy o liczbach. 📉 64-rdzeniowy lokalny klaster GPU kosztuje około 38 tys. USD z góry + 4,2 tys. USD rocznie za energię. Odpowiedniki w chmurze kosztują około 2,8 tys. USD miesięcznie. Punkt rentowności to 14 miesięcy TYLKO JEŚLI używasz go 24/7. Jeśli twoje obciążenie działa tylko 20% czasu, instancje spot w chmurze są zwycięzcą w zakresie wydatków kapitałowych.

Orkiestracja jest kluczem do elastyczności. Weźmy firmy Fintech: używają narzędzi takich jak Slurm-on-Kubernetes, aby utrzymać wrażliwe modele lokalnie, a następnie przechodzą do 10k+ rdzeni w chmurze na nocne testy. Kupuj, gdy zadanie przekracza 1 200 rdzeni-godzin/miesiąc. Wynajmuj, jeśli krócej.

Zarejestruj wykorzystanie swojego GPU. Nie zgaduj. Jeśli bezczynność > 60% czasu, przepłacasz za sprzęt. Przejdź na chmurę. Cykl pracy > 70% konsekwentnie? Kup/wy wynajmij sprzęt dedykowany.