Le nombre d'accélérateurs déployés affecte directement le coût global de plusieurs manières, principalement parce que chaque accélérateur supplémentaire engage à la fois des dépenses fixes et variables liées au matériel, à la consommation d'énergie et aux frais généraux opérationnels.
** 1. Coûts matériels et de déploiement:
Chaque dispositif d'accélérateur a un coût d'achat commercial et le déploiement de plus d'unités augmente la dépense en capital totale proportionnellement. Par exemple, dans les déploiements d'accélérateurs matériels pour les tâches d'apprentissage automatique, le coût total est à peu près proportionnel au nombre d'appareils déployés, car le coût comprend à la fois le prix de chaque appareil et la consommation d'énergie associée sur le cycle de déploiement [5] [7]. Cela signifie que si vous doublez le nombre d'accélérateurs, le matériel coûte également à peu près également.
** 2. Consommation d'énergie et coûts opérationnels:
Plus d'accélérateurs consomment plus d'énergie, ce qui ajoute aux coûts opérationnels en cours. La consommation d'énergie dépend à la fois de l'utilisation inactive et active, et lorsque plusieurs accélérateurs sont déployés, le coût de puissance cumulatif peut augmenter considérablement le coût total de déploiement [5]. Des accélérateurs efficaces comme les FPGA ou les GPU intégrés peuvent réduire les coûts d'énergie par périphérique, mais le coût d'énergie total évolue toujours avec le nombre d'unités.
** 3. Coûts de bande passante et de transfert de données:
Les accélérateurs, en particulier ceux utilisés pour accélérer les transferts de données (par exemple, dans les environnements informatiques cloud ou bords), utilisent souvent une bande passante significative. Le déploiement de plus d'accélérateurs peut augmenter la consommation de bande passante, ce qui peut entraîner des frais de transfert de données plus élevés facturés par les fournisseurs de cloud ou les services de colocation [4]. Ces coûts sont variables et dépendent du volume de données déplacé et du modèle de tarification de l'environnement d'hébergement.
** 4. Économies d'échelle et d'impact de configuration:
Bien que le moteur d'automatisation d'accélérateur ne puisse pas ajouter de coût, le coût global de la solution dépend fortement de la configuration et de l'échelle de déploiement. Différentes configurations peuvent aller des configurations à faible coût (~ 30 $ / mois) aux environnements multi-datacenter très disponibles qui coûtent des milliers de dollars par mois. L'augmentation du nombre d'accélérateurs pour répondre à une demande plus élevée ou améliorer les performances déplace généralement le coût vers l'extrémité supérieure de ce spectre [3] [4].
** 5. Performance vs compromis de coûts:
L'ajout de plus d'accélérateurs peut améliorer les performances (latence plus faible, le débit plus élevé), mais cela se fait au détriment des coûts de capital et d'exploitation plus élevés. Le choix du bon type et du bon nombre d'accélérateurs consiste à équilibrer les exigences de performance avec les contraintes budgétaires, en considérant des facteurs tels que l'efficacité de l'appareil, la complexité de la charge de travail et la durée du déploiement [5] [7].
En résumé, le coût global augmente à peu près proportionnellement le nombre d'accélérateurs déployés en raison des coûts d'achat de matériel, de la consommation d'énergie et de l'utilisation de la bande passante. Cependant, l'impact exact des coûts dépend du type d'accélérateur spécifique, de l'environnement de déploiement et des caractéristiques de la charge de travail. La planification et la sélection efficaces des accélérateurs peuvent optimiser la rentabilité tout en atteignant des objectifs de performance.
Citations:
[1] https://aws.amazon.com/global-accelerator/pricing/
[2] https://docs.aws.amazon.com/solutions/latest/modern-data-architecture-accelerator/cost.html
[3] https://aws-sechles.github.io/aws-secure-environment-accelerator/latest/pricing/sample_pricing/
[4] https://cyfuture.cloud/kb/storage/are-there-pricing-considerations-for-using-an-accelerator-service-for-faster-data-transfer-in-object-storage
[5] https://www.usenix.org/system/files/hotedge20_paper_zhou-xingyu.pdf
[6] https://www.investopedia.com/terms/a/acceleratortheory.asp
[7] http://www.dre.vanderbilt.edu/~gokhale/www/papers/hotedge20_hwaccelreco.pdf
[8] https://www.phdata.io/blog/what-is-the-cost-to-deploy-and-maintain-a-machine-learning-model/
[9] https://www.numberanalytics.com/blog/guide-to-accelerator-principle-econ
[10] https://www.economicsonline.co.uk/definitions/accelerator_effct.html/
