成本优化
AI算力成本是重要考量因素，通过系统优化可以显著降低TCO。
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01成本分析
了解算力成本的构成和分析方法。
成本概述
成本构成
| 项目 | 说明 | 占比 |
|---|---|---|
| 硬件成本 | GPU/服务器采购 | 40%-60% |
| 电力成本 | 电费和冷却 | 20%-30% |
| 机房成本 | 空间和网络 | 10%-20% |
| 人力成本 | 运维和开发 | 10%-15% |
分析指标
- TCO：总拥有成本
- 每Token成本：推理场景
- 每训练epoch成本：训练场景
- 资源利用率：GPU利用率等
02优化策略
多维度的成本优化策略。
云成本优化
实例选型
选择合适的实例类型，避免过度配置
计费模式
按需、预留、Spot实例灵活组合
区域选择
不同区域价格差异可能很大
利用率优化
提高利用率
- 合理调度，减少GPU空闲
- 任务混部，提高整体效率
- 及时释放不用的资源
- 自动伸缩，匹配负载变化
模型优化
- 量化：降低显存和计算需求
- 剪枝：去除冗余参数
- 蒸馏：用小模型替代大模型
- 架构优化：选择高效的模型架构
03能源成本
能源是重要的运营成本，也关系到绿色算力。
能源优化
节能技术
- 动态电压频率调节(DVFS)
- 智能功耗管理
- 提高PUE（电源使用效率）
- 自然冷却技术
能源采购
选择电价低的地区、考虑绿电、长期协议
余热回收
在寒冷地区回收利用热量