Otimização de custos de GPU
Última atualização em 2026-06-04
A otimização de custo de GPU é a prática de reduzir o custo da computação em GPU que sustenta workloads de IA e machine learning, um dos recursos de cloud mais caros. As técnicas incluem fazer o rightsizing de instâncias de GPU e de nós de GPU do Kubernetes conforme a utilização real, agendar ou desligar GPUs ociosas, como notebooks e jobs de treinamento deixados em execução, usar capacidade spot de GPU para jobs interrompíveis e consolidar workloads em menos GPUs. Abordagens de compartilhamento de GPU, incluindo time-slicing e particionamento multi-instância, conseguem agrupar vários jobs menores em um único acelerador, em vez de dedicar uma GPU inteira a cada um. Escolher a geração de GPU certa para cada workload também importa, já que um chip mais novo pode concluir um job mais rápido e custar menos no total, apesar do preço por hora mais alto. Como as GPUs são caras e frequentemente subutilizadas, a economia costuma ser grande. A LevelFour otimiza a computação em GPU como parte da sua otimização de custos em cloud e Kubernetes.
Perguntas frequentes
- Por que as instâncias de GPU são tão caras na cloud?
- As instâncias de GPU são caras porque os aceleradores que as compõem são um hardware escasso, faminto por energia e com preço premium, e são cobradas pela instância inteira, esteja a GPU ocupada ou não. Os workloads costumam deixar as GPUs ociosas entre as rodadas de treinamento ou subutilizá-las, então as equipes pagam a tarifa cheia por uma capacidade que fica sem uso.
- Devo usar GPUs spot ou GPUs on-demand?
- As GPUs spot são capacidade ociosa oferecida com um grande desconto, mas que pode ser retomada com pouco aviso, então combinam com jobs interrompíveis, como treinamento e inferência em batch, que conseguem salvar checkpoint e retomar. As GPUs on-demand custam mais, mas não podem ser retomadas, o que as torna a escolha mais segura para execuções longas e ininterruptas.
Termos relacionados
A LevelFour automatiza isso em AWS, GCP, Azure e Kubernetes com pull requests automatizados de infraestrutura como código.