Die Anzahl der Beschleuniger, die eingesetzt wurden, wirkt sich direkt auf verschiedene Weise auf die Gesamtkosten aus, vor allem, weil jeder zusätzliche Beschleuniger sowohl feste als auch variable Ausgaben im Zusammenhang mit Hardware, Stromverbrauch und operativer Overhead verursacht.
** 1. Hardware- und Bereitstellungskosten:
Jedes Beschleunigungsgerät verfügt über kommerzielle Kaufkosten, und die Bereitstellung von mehr Einheiten erhöht den gesamten Kapitalausgaben proportional. In der Hardware -Beschleunigerbereitstellungen für maschinelle Lernaufgaben sind die Gesamtkosten beispielsweise in etwa proportional zur Anzahl der bereitgestellten Geräte, da die Kosten sowohl den Preis jedes Geräts als auch den zugehörigen Stromverbrauch über den Bereitstellungszyklus umfassen [5] [7]. Das heißt, wenn Sie die Anzahl der Beschleuniger verdoppeln, verdoppelt sich auch die Hardware.
** 2. Stromverbrauch und Betriebskosten:
Weitere Beschleuniger verbrauchen mehr Strom, was die laufenden Betriebskosten erhöht. Der Stromverbrauch hängt sowohl von der Leerlauf als auch von der aktiven Verwendung ab, und wenn mehrere Beschleuniger eingesetzt werden, können die kumulativen Leistungskosten die Gesamteinsatzkosten erheblich erhöhen [5]. Effiziente Beschleuniger wie FPGAs oder eingebettete GPUs können die Stromkosten pro Gerät senken, die Gesamtleistungkosten jedoch immer noch mit der Anzahl der Einheiten.
** 3. Bandbreite und Datenübertragungskosten:
Beschleuniger, insbesondere solche, die zur Beschleunigung von Datenübertragungen (z. B. in Cloud- oder Edge -Computing -Umgebungen) verwendet werden, verwenden häufig eine signifikante Bandbreite. Die Bereitstellung von mehr Beschleunigern kann den Bandbreitenverbrauch erhöhen, was zu höheren Datenübertragungsgebühren von Cloud -Anbietern oder Colocation -Diensten führen kann [4]. Diese Kosten sind variabel und hängen vom Datenvolumen und des Preismodells der Hosting -Umgebung ab.
** 4. Skalen- und Konfigurationswirtschaftswirtschaften:
Während die Engine für Beschleunigerautomation selbst möglicherweise keine Kosten erhöht, hängen die Gesamtkosten der Lösung stark von der Konfiguration und Skala der Bereitstellung ab. Unterschiedliche Konfigurationen können von kostengünstigen Setups (~ 30 USD/Monat) bis zu hoch erhältlichen Umgebungen mit mehreren Daten, die Tausende von Dollar pro Monat kosten. Die Erhöhung der Anzahl der Beschleuniger, um eine höhere Nachfrage zu decken oder die Leistung zu verbessern, verschiebt die Kosten in der Regel in das obere Ende dieses Spektrums [3] [4].
** 5. Leistung vs. Kosten-Kompromisse:
Das Hinzufügen von mehr Beschleunigern kann die Leistung verbessern (niedrigere Latenz, höherer Durchsatz). Dies geht jedoch zu Kosten höherer Kapital- und Betriebskosten. Die Auswahl des richtigen Typs und der Anzahl der Beschleuniger umfasst die Ausgleich der Leistungsanforderungen gegen Budgetbeschränkungen, die Berücksichtigung von Faktoren wie Geräteeffizienz, Komplexität der Arbeitsbelastung und Bereitstellungsdauer [5] [7].
Zusammenfassend steigt die Gesamtkosten in etwa proportional mit der Anzahl der Beschleuniger, die aufgrund von Hardware -Kaufkosten, Stromverbrauch und Bandbreitennutzung eingesetzt werden. Die genauen Auswirkungen der Kosten hängen jedoch von der spezifischen Beschleunigertyp, der Bereitstellungsumgebung und den Workload -Merkmalen ab. Effiziente Planung und Auswahl der Beschleuniger können die Kosteneffizienz optimieren und gleichzeitig die Leistungsziele erreichen.
Zitate:
[1] https://aws.amazon.com/global-accelerator/pricing/
[2] https://docs.amazon.com/solutions/latest/modern-dataarchitecture-accelerator/cost.html
[3] https://aws-amples.github.io/aws-secure-environment-accelerator/latest/pricing/sample_pricing/
[4] https://cyfuture.cloud/kb/storage/are-there-pricing-considerations-for-using-an-celerator-service-for-faster-data-transfer-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-t-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_effect.html/