Die tatsächlichen Kosten von KI-Inferenz

Bewerteung von GPU-Preisen, Egress, Auslastung und Performance

Blicken Sie über stundenbasierte GPU-Performancekosten hinaus

Die Kosten für Inferenz in der Produktion werden nicht nur von GPU-Preisen bestimmt. Akamai unterstützt Teams dabei, die Gesamtkosten für den Betrieb von KI-Workloads zu bewerten, einschließlich Computing, Egress, Auslastung, Kapazitätsplanung, Regionen und Performance-Anforderungen.

Vergleich von GPU-Preisen mit den jeweiligen Workload-Anforderungen
Analysr der Kosten für Egress und Datenbewegungen
Bewertung des Auslastungs- und Kapazitätsbedarfs
Planung für groß angelegte Inferenz in der Produktionsumgebung
Ermittlung von Möglichkeiten zur Verbesserung der Wirtschaftlichkeit der KI-Infrastruktur

Vereinbaren Sie eine TCO-Beratung

Kontaktieren Sie Akamai, um die Skalierung Ihrer Workloads, Nutzungsmuster, GPU-Anforderungen, Regionen und Kostentreiber zu besprechen.

Funktionsweise

Workloads angeben

Geben Sie Einzelheiten zu Ihren aktuellen Modellen, der Größe Ihrer Infrastruktur, der Traffic-Verteilung und Ihren Cloud-Nutzungsmustern an.

Analyse durchführen

Unsere Experten modellieren Ihre spezifischen Kostentreiber und berücksichtigen dabei die optimal dimensionierten vCPU-Zuweisungen von Akamai sowie niedrige Egress-Raten, um die tatsächliche Workload-Effizienz zu bewerten.

Ergebnisse erhalten

Holen Sie sich einen maßgeschneiderten Bericht zu den Gesamtbetriebskosten (TCO), der aufzeigt, wie viel Sie im Vergleich zu Hyperscalern einsparen können und wie Sie die Produktionsperformance optimieren können.