Високі ставки інфраструктури GPU
Для сучасних ІІ-стартапів «burn rate» часто синонімічний «витратам на обчислення». Незалежно від того, чи виконуєте ви точне налаштування інстанса Llama 3, чи запускаєте масивні пайплайни Stable Diffusion, вибір між традиційним гіперскейлером, таким як AWS, і спеціалізованим провайдером, таким як Vultr, має вирішальне значення. У цьому порівнянні ми відкинемо маркетингову лушпайку, щоб побачити, який провайдер пропонує найкраще співвідношення ціни та продуктивності для ML-інженерів.
Стек обладнання: H100, A100 і далі
Vultr позиціонує себе як хмара, орієнтована насамперед на NVIDIA. Вони були одними з перших, хто запропонував графічні процесори NVIDIA H100 Tensor Core у форматі компонованої хмари. Vultr робить акцент на платформу HGX H100, яка розроблена спеціально для генеративного ІІ та великих мовних моделей (LLM). Вони також пропонують дробові інстанси A100 та A16 для невеликих робочих навантажень.
AWS, з іншого боку, надає інстанси P5 (H100) та інстанси P4d (A100). Хоча AWS має величезні потужності, їхні інстанси часто «пов'язані» у великі вузли (наприклад, кластери з 8 GPU), що може бути надмірним для стартапів, яким потрібне гранулярне масштабування. AWS також просуває свої пропрієтарні чипи, такі як Trainium та Inferentia, які забезпечують значну економію коштів, але вимагають зміни коду для підтримки їхніх кастомних SDK.
Порівняння цін: «Податок на гіперскейлерів»
Однією з найбільших перешкод для стартапів на AWS є складність рахунку. Між платою за вихідний трафік (egress), томами EBS та мінливими тарифами за запитом (on-demand), витрати можуть вийти з-під контролю. Vultr пропонує більш прозору модель ціноутворення з фіксованою ставкою.
| Модель GPU | Погодинна оплата Vultr (прибл.) | Погодинна оплата AWS (прибл. On-Demand) | Різниця |
|---|---|---|---|
| NVIDIA A100 (80GB) | $2.50 - $3.50 | $3.06 (пропорційно p4d.24xlarge) | Vultr дешевше на ~15% |
| NVIDIA H100 (80GB) | $6.50 - $7.50 | $12.00+ (пропорційно p5.48xlarge) | Vultr дешевше на ~40% |
| NVIDIA L40S | $1.50 - $2.20 | N/A (AWS використовує G5/A10G) | Vultr пропонує більше різноманітності |
Примітка: ціни AWS часто прив'язані до багаторічних планів заощаджень (Savings Plans). Без зобов'язань на 1 або 3 роки AWS обходиться значно дорожче, ніж Vultr, при тій самій чистій обчислювальній потужності.
Продуктивність та бенчмарки
У нашому внутрішньому тестуванні інференсу LLM (Llama-3-70B) bare-metal інстанси GPU від Vultr часто перевершують віртуалізовані інстанси AWS на 5-10% через відсутність накладних витрат гіпервізора. Використання Vultr безпосередньо підключених сховищ NVMe також скорочує час завантаження даних для великих наборів даних у порівнянні з томами AWS EBS, які можуть страждати від троттлінгу IOPS, якщо ви не платите за «Provisioned IOPS».
Екосистема та досвід розробників
AWS (Магазин «все в одному»): Якщо ваш стартап вже глибоко інтегрований в екосистему AWS (корзини S3, бази даних RDS, ролі IAM), то залишатися на AWS має сенс. SageMaker надає надійне середовище для MLOps, хоча й додає ще один рівень вартості та складності.
Vultr (Ефективна машина): Vultr створений для швидкості. Ви можете запустити інстанс GPU з попередньо встановленими драйверами NVIDIA та Docker менш ніж за 60 секунд. Для стартапів, які використовують Kubernetes, Vultr Kubernetes Engine (VKE) значно простіше в управлінні, ніж AWS EKS, особливо коли йдеться про пули вузлів з GPU.
Реальні сценарії використання
- Навчання LLM: Vultr є переможцем для стартапів, яким потрібні вузли з 8 GPU H100 без корпоративних накладних витрат AWS. Мережа InfiniBand в кластерах HGX від Vultr забезпечує зв'язок між вузлами з низькою затримкою.
- Stable Diffusion / Генерація зображень: Дробові інстанси A100 або L40S від Vultr тут ідеальні. Інстанси AWS G5 (A10G) є гідною альтернативою, але часто страждають від проблем з доступністю в популярних регіонах.
- Масштабований інференс: Якщо вам потрібне глобальне розповсюдження, у AWS більше регіонів. Однак понад 32 глобальних дата-центри Vultr стратегічно розташовані так, щоб охопити більшість великих ринків за нижчою ціною.
Вердикт: Плюси та мінуси
Vultr GPU
- Плюси: Прозоре ціноутворення, відсутність плати за вихідний трафік (до певного ліміту), продуктивність bare-metal, доступність новітнього обладнання NVIDIA.
- Мінуси: Менша екосистема керованих сервісів у порівнянні з AWS.
AWS GPU
- Плюси: Величезна масштабованість, глибока інтеграція з іншими сервісами AWS, гарантії високої доступності.
- Мінуси: Надзвичайно високі тарифи за запитом (on-demand), складна система виставлення рахунків, висока вартість вихідного трафіку.