部署的加速器数量直接以多种方式影响整体成本，主要是因为每个附加加速器都会均会均可造成与硬件，功耗和操作开销相关的固定费用和可变费用。
** 1。硬件和部署成本：
每个加速器设备都有商业购买成本，并且部署更多单位会按比例增加总资本支出。例如，在用于机器学习任务的硬件加速器部署中，总成本与部署的设备数量大致成正比，因为成本包括每个设备的价格和部署周期中相关的功耗[5] [7]。这意味着，如果您将加速器的数量增加一倍，硬件的成本也大致翻了一番。
** 2。功耗和运营成本：
更多的加速器消耗更多的功率，这增加了持续的运营成本。功率消耗取决于闲置和主动用法，当部署多个加速器时，累积功率成本可以大大增加总部署成本[5]。诸如FPGA或嵌入式GPU之类的有效加速器可能会降低每设备电源成本，但总功率成本仍会随着单位数量而扩展。
** 3。带宽和数据传输成本：
加速器，尤其是用于加速数据传输(例如，在云或边缘计算环境中)的加速器，通常使用重要的带宽。部署更多的加速器可以增加带宽消耗，这可能会导致云提供商或托管服务收取的更高数据传输费用[4]。这些成本是可变的，取决于移动的数据量和托管环境的定价模型。
** 4。规模和配置经济影响：
尽管加速器自动化引擎本身可能不会增加成本，但总体解决方案成本在很大程度上取决于部署配置和规模。不同的配置可以从低成本设置(每月30美元)到高度可用的多名环境，每月花费数千美元。增加加速器的数量以满足更高的需求或提高性能通常会将成本转移到该频谱的较高端[3] [4]。
** 5。绩效与成本权衡：
添加更多的加速器可以提高性能(较低的延迟，较高的吞吐量)，但这是以较高的资本和运营成本为代价的。选择正确的加速器类型和数量涉及将绩效要求与预算限制平衡，考虑到设备效率，工作负载复杂性和部署持续时间等因素[5] [7]。
总而言之，由于硬件购买成本，功耗和带宽的用法，总成本与部署的加速器数量大致增加。但是，确切的成本影响取决于特定的加速器类型，部署环境和工作量特征。有效的计划和选择加速器可以在达到绩效目标的同时优化成本效益。
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-accelerator-service-for for-faster-faster-faster-faster-data-transer-transfer-in-object-in-object-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------------------------------------------er-maint-maint-a-machine-learning-model/
[9] https://www.numberanalytics.com/blog/guide-to-accelerator-principle-econ
[10] https://www.ecomonicsonline.co.uk/definitions/accelerator_effect.html/