Цены на GPU Cloud: Скрытые затраты и оптимизация

Расшифровка цен на облачные GPU: за пределами почасовой оплаты

Привлекательность GPU-ресурсов по запросу для машинного обучения неоспорима. Однако рекламируемая почасовая ставка — это лишь верхушка айсберга. Понимание полной структуры затрат имеет решающее значение для эффективного управления бюджетом и выбора подходящего поставщика для ваших конкретных потребностей. Давайте углубимся в нюансы ценообразования облачных GPU и раскроем скрытые затраты, которые могут существенно повлиять на ваши общие расходы.

Базовые вычислительные затраты: экземпляры GPU и виртуальные машины

Основным компонентом затрат, конечно же, является сам экземпляр GPU. Такие поставщики, как RunPod, Vast.ai, Lambda Labs и Vultr, предлагают широкий спектр опций GPU, от потребительских карт RTX до высокопроизводительных GPU для центров обработки данных, таких как A100 и H100. Как правило, они оплачиваются на почасовой основе.

Пример: Экземпляр RunPod с RTX 3090 может стоить 0,70 доллара в час, в то время как экземпляр A100 в Lambda Labs может стоить от 3,50 до 5,00 долларов в час в зависимости от конкретной конфигурации. Vast.ai предлагает спотовые экземпляры, что позволяет значительно снизить цены (например, RTX 3090 за 0,30 доллара в час), но с риском прерывания.

Важно отметить, что почасовая ставка часто включает в себя стоимость базовой виртуальной машины (VM). Однако некоторые поставщики могут взимать плату за VM отдельно, особенно если вам требуются определенные конфигурации CPU, RAM или хранилища.

Скрытые затраты: разоблачение неожиданных расходов

Хотя почасовая ставка прозрачна, несколько скрытых затрат могут увеличить ваш счет, если вы не будете осторожны:

• Передача данных (исходящий трафик): Перемещение данных *из* сети облачного провайдера почти всегда оплачивается. Это важный фактор, если вы обучаете большие модели и часто нуждаетесь в загрузке результатов. Входящий трафик (загрузка данных) обычно бесплатен или очень дешев. Vultr, например, взимает плату за исходящую передачу данных, и превышение выделенной полосы пропускания может привести к дополнительным сборам.
• Хранилище: Постоянное хранилище для наборов данных, моделей и контрольных точек имеет важное значение. Провайдеры предлагают различные варианты хранения, такие как блочное хранилище, объектное хранилище и сетевые файловые системы. Каждый из них имеет свою структуру ценообразования, часто основанную на емкости (ГБ) и использовании (операции чтения/записи). Игнорирование затрат на хранение, особенно для больших наборов данных, используемых в Stable Diffusion или обучении LLM, может привести к неприятному сюрпризу.
• Лицензии на программное обеспечение: Некоторое специализированное программное обеспечение, такое как определенные библиотеки машинного обучения или лицензии на операционные системы, может повлечь за собой дополнительные расходы. Хотя многие популярные библиотеки имеют открытый исходный код, обязательно проверьте условия лицензирования для любого проприетарного программного обеспечения, которое вы используете.
• Сеть: Настройка безопасной и эффективной сетевой конфигурации для ваших экземпляров GPU может повлечь за собой затраты на виртуальные частные облака (VPC), брандмауэры, балансировщики нагрузки и другие сетевые компоненты.
• Поддержка: Базовая поддержка обычно включена, но уровни премиум-поддержки с более быстрым временем ответа и выделенными инженерами часто предоставляются за дополнительную плату. Это может иметь решающее значение для проектов, чувствительных ко времени, или при решении сложных инфраструктурных проблем.
• Время простоя: Если вы забудете выключить свои экземпляры, когда они неактивны, это может привести к значительным потерям средств. Внедрите автоматизированные сценарии завершения работы или используйте функции планирования экземпляров, чтобы свести к минимуму время простоя.
• Прерываемые экземпляры (спотовые экземпляры): Хотя они и дешевле, эти экземпляры могут быть прекращены с небольшим уведомлением. Экономия средств должна быть сопоставлена с возможностью потери данных и необходимостью отказоустойчивых архитектур.
• Зарезервированные экземпляры/скидки за использование по обязательствам: Провайдеры, такие как AWS (здесь напрямую не рассматривается, но концептуально релевантно), предлагают значительные скидки за обязательство использовать ресурсы в течение определенного периода (например, один год или три года). Это может быть хорошим вариантом для стабильных рабочих нагрузок с предсказуемыми потребностями в ресурсах.

Подробные разбивки цен: сравнение поставщиков

Давайте рассмотрим несколько примеров разбивки цен для разных поставщиков и GPU, учитывая как вычислительные затраты, так и затраты на хранение. Это оценки, которые могут варьироваться в зависимости от региона, конкретной конфигурации и рекламных акций.

Сценарий: Обучение модели Stable Diffusion с набором данных объемом 1 ТБ, требующее 100 часов времени GPU.

RunPod:

• GPU (RTX 3090): 0,70 доллара в час * 100 часов = 70 долларов
• Хранилище (1 ТБ): ~10 долларов в месяц (предполагается блочное хранилище)
• Исходящий трафик: Зависит от объема загруженных данных. Предположим, что загружено 100 ГБ по цене 0,10 доллара за ГБ = 10 долларов
• Итого: 70 долларов + 10 долларов + 10 долларов = 90 долларов

Vast.ai (спотовый экземпляр - RTX 3090):

• GPU (RTX 3090): 0,30 доллара в час * 100 часов = 30 долларов
• Хранилище (1 ТБ): ~10 долларов в месяц (предполагается блочное хранилище)
• Исходящий трафик: Зависит от объема загруженных данных. Предположим, что загружено 100 ГБ по цене 0,10 доллара за ГБ = 10 долларов
• Итого: 30 долларов + 10 долларов + 10 долларов = 50 долларов
• Риск: Прерывание экземпляра

Lambda Labs:

• GPU (A100): 4,00 доллара в час * 100 часов = 400 долларов
• Хранилище (1 ТБ): ~10 долларов в месяц (предполагается блочное хранилище)
• Исходящий трафик: Зависит от объема загруженных данных. Предположим, что загружено 100 ГБ по цене 0,10 доллара за ГБ = 10 долларов
• Итого: 400 долларов + 10 долларов + 10 долларов = 420 долларов
• Преимущество: Значительно более быстрое время обучения с A100

Vultr:

• GPU (RTX 4000 Ada Generation): 1,60 доллара в час * 100 часов = 160 долларов
• Хранилище (1 ТБ): ~10 долларов в месяц (предполагается блочное хранилище)
• Исходящий трафик: Vultr предоставляет определенный объем включенной полосы пропускания. Превышение этого объема приведет к дополнительным сборам. Предположим, что превышение составляет 100 ГБ по цене 0,01 доллара за ГБ = 1 доллар
• Итого: 160 долларов + 10 долларов + 1 доллар = 171 доллар

Сравнение ценности: цена против производительности

Самый дешевый вариант не всегда является лучшим. Учитывайте производительность различных GPU и то, как это влияет на общее время, необходимое для вашей рабочей нагрузки. Более быстрый GPU, даже с более высокой почасовой ставкой, может выполнить задачу за меньшее время, что приведет к снижению общих затрат. Бенчмаркинг различных GPU для вашей конкретной рабочей нагрузки имеет решающее значение для принятия обоснованных решений. Например, A100 может быть значительно дороже в час, чем RTX 3090, но если он сокращает время обучения в 4 раза, он становится более экономичным вариантом.

Также учитывайте уровень предоставляемой поддержки. Если вы ожидаете, что вам потребуется помощь в настройке или устранении неполадок, поставщик с надежной поддержкой может стоить дополнительных затрат.

Стратегии оптимизации затрат: выжимаем каждую копейку

• Правильный выбор размера экземпляра: Выберите наименьший экземпляр, который соответствует вашим требованиям к производительности. Избыточное выделение ресурсов — распространенная ошибка, которая приводит к пустой трате денег.
• Спотовые экземпляры: Используйте спотовые экземпляры для некритичных рабочих нагрузок, которые могут выдерживать прерывания. Внедрите механизмы контрольных точек, чтобы свести к минимуму потерю данных.
• Автоматическое завершение работы: Внедрите сценарии или используйте функции планирования экземпляров для автоматического завершения работы экземпляров, когда они неактивны.
• Сжатие данных: Сжимайте свои наборы данных, чтобы снизить затраты на хранение и плату за передачу данных.
• Эффективный код: Оптимизируйте свой код, чтобы свести к минимуму использование GPU и сократить время обучения.
• Кэширование: Используйте механизмы кэширования, чтобы уменьшить необходимость многократного доступа к данным из хранилища.
• Выбор региона: Цены могут значительно варьироваться в зависимости от региона. Выберите самый дешевый регион, который соответствует вашим требованиям к задержке.
• Мониторинг и оповещения: Настройте мониторинг и оповещения для отслеживания использования ресурсов и выявления потенциальных перерасходов.
• Используйте бесплатные уровни и кредиты: Некоторые провайдеры предлагают бесплатные уровни или кредиты для новых пользователей. Воспользуйтесь этими предложениями, чтобы поэкспериментировать и оценить различные варианты.
• Рассмотрите возможность обучения с использованием нескольких GPU: Для больших моделей распределенное обучение на нескольких GPU может значительно сократить время обучения и общие затраты.

Тенденции цен: будущее облачных вычислений GPU

Рынок облачных GPU постоянно развивается. На цены влияют такие факторы, как спрос и предложение, конкуренция между поставщиками и достижения в области технологий GPU. Следите за новостями отрасли и обновлениями цен, чтобы быть в курсе последних тенденций.

В целом мы наблюдаем снижение цен на карты старого поколения, в то время как спрос (и, следовательно, цена) на новейшие, самые мощные карты (например, H100) остается высоким. По мере того, как на рынок выходит все больше поставщиков и усиливается конкуренция, мы можем ожидать снижения цен в долгосрочной перспективе. Разработка более эффективных архитектур GPU и методов оптимизации программного обеспечения также будет способствовать снижению затрат.

Реальные примеры использования и последствия для затрат

Stable Diffusion: Обучение модели Stable Diffusion требует значительных ресурсов GPU. Оптимизация затрат на хранение больших наборов данных и использование спотовых экземпляров может значительно снизить расходы.

Вывод LLM: Развертывание больших языковых моделей (LLM) для вывода требует GPU с высокой емкостью памяти. Выбор правильного размера экземпляра и оптимизация кода вывода для эффективности имеют решающее значение для минимизации затрат.

Обучение моделей: Обучение моделей глубокого обучения может быть вычислительно интенсивным. Эксперименты с различными оптимизаторами, размерами пакетов и скоростями обучения могут существенно повлиять на время обучения и общие затраты. Использование такого инструмента, как Weights & Biases (W&B), для отслеживания экспериментов может помочь определить наиболее эффективные конфигурации обучения.