GPU própria ou como serviço? Comece pela carga de trabalho
O menor preço por GPU-hora pode esconder uma escolha inadequada para a operação. Antes de comparar propostas, defina o que a aplicação precisa fazer.
- Treinamento e inferência podem ter perfis de uso muito diferentes.
- Ociosidade, dados e suporte precisam entrar no custo total.
- Pilotos ajudam a medir desempenho útil, além das especificações do hardware.
Comece pelo uso real
Qual modelo será executado? Qual volume de dados, memória, latência e disponibilidade são necessários? A resposta permite comparar capacidade com uma unidade útil: tempo de treinamento, inferências atendidas ou trabalhos concluídos.
Considere o ciclo inteiro
A conta inclui preparação de ambiente, armazenamento, transferência, rede, orquestração e operação. Equipamento próprio também exige energia, refrigeração, equipe e uma hipótese de utilização ao longo do tempo.
Teste antes de comprometer capacidade
Execute uma carga representativa, acompanhe estabilidade e suporte e compare cenários de utilização. Flexibilidade comercial pode ser importante quando a demanda ainda é incerta.
Infraestrutura boa é a que entrega a carga de trabalho com previsibilidade.
Para continuar a conversa
Na sua empresa, a principal restrição é capacidade, custo ou previsibilidade?