展開されたアクセラレータの数は、主に追加のアクセラレータごとに、ハードウェア、電力消費、および運用間のオーバーヘッドに関連する固定費と変動の両方の費用が発生するため、いくつかの方法で全体的なコストに直接影響します。
** 1。ハードウェアと展開コスト：
各アクセラレータデバイスには商業的な購入コストがあり、より多くのユニットを展開すると、総資本支出が比例して増加します。たとえば、機械学習タスク用のハードウェアアクセラレーターの展開では、各デバイスの価格と展開サイクルにおける関連する電力消費の両方が含まれるため、総コストは展開されるデバイスの数にほぼ比例します[5] [7]。これは、アクセラレータの数を2倍にすると、ハードウェアのコストもほぼ2倍になることを意味します。
** 2。消費電力と運用コスト：
より多くのアクセラレータがより多くの電力を消費し、進行中の運用コストを追加します。消費電力はアイドル使用とアクティブな使用の両方に依存し、複数の加速器が展開されると、累積電力コストは総展開コストを大幅に増加させる可能性があります[5]。 FPGAや埋め込みGPUなどの効率的なアクセラレータは、デバイスごとの電力コストを削減する可能性がありますが、総電力コストはユニットの数とともに拡大します。
** 3。帯域幅とデータ転送コスト：
アクセラレータ、特にデータ転送の高速化に使用されるアクセラレータ(クラウドまたはエッジコンピューティング環境など)は、多くの場合、重要な帯域幅を使用します。より多くのアクセラレータを展開すると、帯域幅の消費が増加する可能性があり、クラウドプロバイダーまたはコロケーションサービスが請求するデータ転送料金の増加につながる可能性があります[4]。これらのコストは可変であり、移動したデータボリュームとホスティング環境の価格設定モデルに依存します。
** 4。規模と構成の影響の経済：
Accelerator Automation Engine自体はコストを追加しない場合がありますが、ソリューション全体のコストは展開構成とスケールに大きく依存します。さまざまな構成は、低コストのセットアップ(月額30ドル)から、非常に利用可能な多段階の環境まで、月額数千ドルの環境にまで及ぶ可能性があります。より高い需要を満たすかパフォーマンスを改善するために加速器の数を増やすと、通常、このスペクトルのハイエンドにコストがシフトします[3] [4]。
** 5。パフォーマンスとコストのトレードオフ：
アクセラレータを増やすと、パフォーマンス(レイテンシが低く、スループットが高く)を改善できますが、これはより高い資本と運用コストを犠牲にします。アクセラレータの適切な種類と数を選択するには、デバイスの効率、ワークロードの複雑さ、展開期間などの要因を考慮して、予算の制約とのパフォーマンス要件のバランスをとることが含まれます[5] [7]。
要約すると、ハードウェアの購入コスト、消費電力、帯域幅の使用により展開された加速器の数には、全体的なコストが大幅に比例して増加します。ただし、正確なコストの影響は、特定のアクセラレータタイプ、展開環境、およびワークロードの特性に依存します。加速器の効率的な計画と選択は、パフォーマンスの目標を達成しながら、費用対効果を最適化できます。
引用：
[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-samples.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-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-costto-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/