Calculadora de coste de GPU en la nube
Datos de entrada
| Precio por hora por GPU | 2,5 $ |
|---|---|
| Número de GPU | 8 |
| Duración | 24 |
Calculadora de coste de GPU en la nube
Estima la factura total de alquilar GPU en la nube para una ejecución de duración fija a partir del precio por hora, el número de GPU y la duración, además del coste que aporta cada GPU.
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Detalles
El coste de GPU en la nube
Alquilar GPU en la nube ha hecho posible lanzar un gran trabajo de entrenamiento o por lotes sin poseer hardware, pero la factura puede dispararse cuando decenas de aceleradores se ejecutan durante días. La aritmética en sí es sencilla: el coste de una ejecución de duración fija es el precio por hora de una GPU, multiplicado por cuántas GPU se usan, multiplicado por cuántas horas se ejecutan. Esta calculadora lo resuelve y además desglosa la factura en el coste que aporta cada GPU.
La facturación es lineal en precio, número y tiempo
La facturación de GPU en la nube no tiene economías de escala dentro de una misma ejecución: cada GPU se cobra a la misma tarifa por hora durante toda la duración, tanto si se ejecuta una como si son cien. Eso hace que el coste total sea un producto limpio de tres números:
C=c⋅n⋅hdonde es el precio por hora por GPU, es el número de GPU y es la duración de la ejecución en horas. El coste atribuible a una sola GPU es simplemente
g=c⋅hde modo que el total también es . Como la relación es lineal, duplicar el número de GPU o la duración duplica la factura, y ambos son intercambiables para una cantidad fija de trabajo medida en horas-GPU.
Ejemplo resuelto
Supóngase que una ejecución de entrenamiento usa 8 GPU a un precio de 2,50 USD por hora-GPU y tarda 24 horas en terminar:
gC=2,50×24=60 USD=2,50×8×24=480 USDCada GPU cuesta 60 USD por el día, y las ocho juntas cuestan 480 USD. Si el mismo trabajo pudiera terminarse en 12 horas con 16 GPU, las horas-GPU —y por tanto el coste— no cambiarían: seguirían siendo 480 USD, ya que también es 480 USD. Lo que cambia la factura son las horas-GPU consumidas, no cómo se reparten entre número y tiempo.
Bajo demanda frente a spot
El precio por hora que se introduce aquí puede provenir de dos mercados muy distintos. Las instancias bajo demanda se reservan durante todo el tiempo necesario a una tarifa fija y nunca se interrumpen, lo que conviene a ejecuciones que deben completarse de una sola vez. Las instancias spot o interrumpibles ofrecen el mismo hardware con un gran descuento —con frecuencia de la mitad a un tercio del precio bajo demanda—, pero el proveedor puede recuperarlas con poco aviso. Un trabajo con puntos de control que puede reanudarse tras una expulsión a menudo se ejecuta mucho más barato en capacidad spot, mientras que un trabajo que tendría que reiniciarse desde cero suele ser más seguro bajo demanda. Introduce la tarifa que coincida con las instancias que la ejecución usará realmente.
Uso de la estimación
Esta cifra cubre únicamente el cargo de cómputo de GPU. Una factura real incluye además almacenamiento, transferencia de datos y red, y sigue cobrando por cualquier tiempo en que las instancias permanecen aprovisionadas pero inactivas antes o después de la ejecución. Para sopesar ese desperdicio de tiempo inactivo en un acelerador reservado, véase la Calculadora del coste de utilización de GPU. Para decidir si alquilar es más barato que comprar hardware o llamar a una API alojada, véase la Calculadora de punto de equilibrio entre alojamiento propio y API.
Preguntas frecuentes (FAQ)
¿Cuál es la diferencia entre el precio spot y el precio bajo demanda?
El precio bajo demanda reserva una GPU durante todo el tiempo que sea necesario a una tarifa fija por hora, sin riesgo de interrupción. El precio spot o interrumpible ofrece el mismo hardware con un fuerte descuento —a menudo de la mitad a un tercio de la tarifa bajo demanda—, pero el proveedor puede recuperar la instancia con poco aviso cuando se necesita capacidad en otro lugar.
El spot es adecuado para trabajos tolerantes a fallos o con puntos de control que pueden reanudarse tras una interrupción, mientras que el bajo demanda conviene a ejecuciones que deben completarse sin reinicios. Introduce la tarifa que corresponda a la instancia utilizada.
¿Cómo debe elegirse un tipo de GPU?
La GPU adecuada depende de la memoria que necesite el trabajo y del rendimiento que pueda aprovechar. Un modelo que cabe en un acelerador más pequeño es más barato de ejecutar allí que en una tarjeta de gama alta que no puede mantener ocupada.
Para grandes ejecuciones de entrenamiento, las GPU de centro de datos con mucha memoria e interconexión rápida reducen las horas necesarias y a menudo bajan la factura total a pesar de una tarifa por hora más alta. La comparación útil es el coste total de la ejecución, no el precio por hora del titular, ya que una GPU más rápida puede terminar en menos horas.
¿Cómo se relacionan las horas-GPU con el coste total?
Las horas-GPU son el número de GPU multiplicado por las horas que se ejecutan: la unidad de consumo que cita la mayoría de los informes de entrenamiento. El coste total es simplemente las horas-GPU por el precio por hora por GPU.
Si se espera que una ejecución consuma un número conocido de horas-GPU, dividir por el número de GPU da la duración real, y multiplicar por la tarifa por hora da la factura. Esta calculadora realiza la misma aritmética a partir del precio, el número y la duración.
Aviso legal
Esto estima únicamente el cargo de cómputo de GPU para una ejecución de la duración introducida. Excluye el almacenamiento, la transferencia de datos, la red, el tiempo inactivo antes y después de la ejecución y cualquier interrupción en capacidad spot. Compara el resultado con el precio reservado o sin servidor antes de comprometerte a una ejecución larga.
Recomendaciones
Calculadora del coste de utilización de GPU
Conozca el coste real de un acelerador reservado una vez contabilizado el tiempo inactivo. Introduzca el precio por hora y la utilización para obtener el coste efectivo por hora útil y el dinero gastado en capacidad ociosa.
Calculadora de punto de equilibrio entre alojamiento propio y API
Determina el volumen mensual de tokens a partir del cual un coste fijo de alojamiento propio (capacidad de GPU alquilada o en propiedad más la sobrecarga marginal) supera al precio por token de una interfaz de programación (API), y muestra el coste mensual y el ahorro a tu volumen real.