Du bist ein KI-Startup und versuchst zu entscheiden, ob du Cloud- oder On-Premises-GPUs verwenden möchtest. Hier ist die Kosten- und ROI-Analyse, die du benötigst. 🧵

Lass uns über Zahlen sprechen. 📉 Ein 64-Kern-GPU-Cluster vor Ort kostet ca. 38.000 $ im Voraus + 4.200 $/Jahr für Strom. Cloud-Äquivalente kosten ca. 2.800 $/Monat. Der Break-even-Punkt liegt bei 14 Monaten, NUR WENN du ihn 24/7 nutzt. Wenn deine Arbeitslast nur 20 % der Zeit läuft, sind Cloud-Spot-Instanzen der Gewinner bei den Investitionskosten.

Orchestrierung ist der Schlüssel zur Flexibilität. Nehmen wir Fintech-Unternehmen: Sie verwenden Tools wie Slurm-on-Kubernetes, um sensible Modelle lokal zu halten, und nutzen dann über Nacht mehr als 10.000 Cloud-Kerne für Tests. Kaufen, wenn der Job 1.200 Kernstunden/Monat überschreitet. Mieten, wenn es kürzer ist.

Protokolliere deine GPU-Auslastung. Schätze nicht. Wenn sie mehr als 60% der Zeit im Leerlauf ist, zahlst du zu viel für die Hardware. Wechsle zu Cloud-Bursting. Ist der Duty Cycle konstant über 70%? Kaufe/lease Bare Metal.