Home Arrow Icon Knowledge base Arrow Icon Global Arrow Icon Kaip debesies GPU išlaidos skiriasi tarp skirtingų paslaugų teikėjų, tokių kaip „Google“, „Amazon“ ir „Microsoft“


Kaip debesies GPU išlaidos skiriasi tarp skirtingų paslaugų teikėjų, tokių kaip „Google“, „Amazon“ ir „Microsoft“


„Cloud GPUS“ išlaidos labai skiriasi tarp tiekėjų, tokių kaip „Google Cloud“, „Amazon Web Services“ (AWS) ir „Microsoft Azure“. Čia yra bendra jų kainų struktūrų apžvalga:

- „Google Cloud Platform“ (GCP): GCP siūlo „NVIDIA GPUS“ asortimentą, įskaitant A100 ir H100 modelius. Pavyzdžiui, „A100“ kainuoja apie 3,67 USD per valandą už vieną GPU, o „H100“ yra 8 GPU konfigūracijoje už 88,49 USD per valandą JAV ir Central1 regione [1] [3]. GCP dažnai pastebimas kaip šiek tiek prieinamesnis nei AWS ir Azure tam tikroms GPU konfigūracijoms [3].

- „Amazon Web Services“ (AWS): AWS pateikia įvairias GPU parinktis, įskaitant V100 ir A100. „V100“ kainuoja 3,06 USD per valandą už GPU, o A100 yra už 3,67 USD per valandą už vieną GPU, o 8x GPU instancija kainuoja 32,77 USD per valandą [3]. AWS siūlo įvairias konfigūracijas, tačiau kai kuriems GPU tipams paprastai yra brangesnė nei GCP.

- „Microsoft Azure“: „Azure“ taip pat siūlo NVIDIA GPU, įskaitant „V100“, kurio kaina yra panaši į AWS - 3,06 USD už valandą už GPU. Tačiau konkrečios kainos kitiems modeliams, tokiems kaip A100 ir H100, gali skirtis, ir „Azure“ gali nesiūlyti to paties konfigūracijų diapazono kaip GCP ar AWS [3].

Apskritai, nors tam tikrų modelių, tokių kaip V100, kainų nustatymas yra šiek tiek sutampa, kiekvienas teikėjas turi unikalius pasiūlymus ir kainų struktūras, kurios gali padaryti vieną ekonomiškesnį nei kiti, atsižvelgiant į konkrečius poreikius ir konfigūracijas. Be to, mažesni debesų tiekėjai, tokie kaip „Ovhcloud“ ir specializuotos platformos, tokios kaip „Datacrunch“, gali pasiūlyti konkurencingesnes tam tikrų GPU modelių kainų nustatymą [3] [5].

Citatos:
[1] https://getdepalling.com/reference/cloud-gpu
]
[3] https://datacrunch.io/blog/cloud-gpu-corting-comparion
[4] https://acecloud.ai/resources/blog/cloud-gpus-vs-on-premises-gpus/
[5] https://www.hyderstack.cloud/gpu-corting
[6] https://www.techtarget.com/whattis/feature/breaking-own-the-cost-of-Cloud-Cloud-Computing
[7] https://cloud.google.com/compute/gpus-cricing
[8] https://www.datacamp.com/blog/aws-vs-azure-vs-gcp
[9] https://gist.github.com/devinschumacher/87DD5B87234F2D0E5DBA56503BFBA533