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如何解决AI开发中GPU成本过高的问题？

2025-09-10

1.8 K

降低GPU成本的三步策略

针对AI开发中的高GPU成本问题，Hyperbolic平台提供了系统化的解决方案：

按需租赁方案：Hyperbolic提供从NVIDIA T4到A100等多型号GPU的短期租赁（按小时计费）和长期折扣方案，用户可根据项目周期选择成本最优的方式。例如短期测试推荐小时计费，3个月以上的训练任务选择包月可节省40%费用。
资源循环机制：平台特有的P2P资源共享模式允许用户出租闲置GPU获取收益，这些收益可直接抵扣租赁费用。实测显示每月出租闲置GPU 50小时可覆盖基础使用需求的60%成本。
智能调度技术：平台通过动态负载均衡自动分配最具性价比的节点，在性能达标前提下优先选择单价更低的GPU型号，平均可降低20%-35%的计算开销。

实操建议：先使用测试额度评估不同GPU型号的实际效能比，再结合项目时间线设计混合租赁方案（关键阶段用高性能GPU+普通阶段用基础型号）。