Spis treści
Wybór między chmurą a własnymi serwerami wyposażonymi w GPU do obsługi AI nie powinien sprowadzać się do prostego porównania ceny wynajmu jednej instancji z kosztem zakupu serwera. Przy długotrwałym trenowaniu modeli lub stałym przetwarzaniu danych przez sztuczną inteligencję znaczenie mają również koszty energii, przechowywania i przesyłania danych, licencji, administracji oraz utrzymania sprzętu. Przy krótkich projektach i zmiennym zapotrzebowaniu na moc obliczeniową chmura może być bardziej opłacalna. Pozwala korzystać z procesorów GPU tylko wtedy, gdy są potrzebne. Jeśli jednak serwery AI są intensywnie wykorzystywane przez większość czasu, zakup własnego sprzętu może się bardziej opłacać – jego koszt rozkłada się wtedy na dużą liczbę godzin pracy.
W tym artykule pokazujemy krok po kroku, jak porównać rzeczywiste koszty TCO obu rozwiązań oraz określić moment, w którym zakup własnych serwerów zaczyna się opłacać. Dowiesz się z niego także, jak zdecydować, czy środowisko AI lepiej pozostawić w chmurze, czy uruchomić we własnej infrastrukturze IT.
Chmura vs. własna infrastruktura IT – różnice w kosztach
Chmura pozwala uniknąć dużego wydatku na początku. Nie trzeba kupować serwerów z GPU, przygotowywać dla nich infrastruktury zasilającej i chłodzenia ani czekać na dostawę sprzętu. Zamiast tego firma płaci za wykorzystywaną moc obliczeniową. Przy usługach działających przez całą dobę trzeba jednak płacić również za czas, w którym GPU nie jest w pełni wykorzystywane.
Własna infrastruktura IT działa odwrotnie. Największy wydatek pojawia się na początku, gdy trzeba kupić serwery dedykowane i pozostały sprzęt. Później koszt ten rozkłada się na cały okres użytkowania. Do ceny urządzeń trzeba jednak doliczyć również energię, chłodzenie, miejsce w serwerowni, sieć, przestrzeń na dane, kopie zapasowe, licencje, administrację i utrzymanie.
Dlatego przy porównywaniu obu rozwiązań należy uwzględnić wszystkie koszty, a nie tylko cenę GPU. Przy planowaniu długoterminowego wykorzystania serwerów AI warto analizować okres obejmujący przynajmniej 3 lata do przodu. Dopiero wtedy można sprawdzić, czy większy wydatek na początku zostanie zrekompensowany niższym kosztem korzystania z własnych serwerów w kolejnych miesiącach.
Modeluj profil obciążenia GPU generowanego przez LLM
Jednym z najważniejszych elementów kalkulacji jest rzeczywiste wykorzystanie procesorów GPU. Sama informacja, że aplikacja potrzebuje ośmiu kart graficznych, mówi naprawdę niewiele. Trzeba również określić, przez ile godzin będą one faktycznie wykorzystywane.
W przypadku trenowania modeli LLM można posługiwać się liczbą godzin pracy GPU. Jeśli zadanie wykorzystuje 8 kart przez 20 godzin, oznacza to 160 godzin ich obciążania. Przy regularnym trenowaniu AI można na tej podstawie obliczyć miesięczne i roczne zapotrzebowanie na moc obliczeniową.
W przypadku obsługi gotowego modelu sytuacja jest bardziej złożona. Należy uwzględnić m.in.:
- średnią liczbę zapytań,
- okresowe wzrosty ruchu,
- ilość przetwarzanych danych,
- długość zapytań,
- wymagany czas odpowiedzi.
Przetwarzanie dużej liczby zadań jednocześnie może pozwolić na znacznie lepsze wykorzystanie GPU niż obsługiwanie pojedynczo takich, które wymagają bardzo szybkiej odpowiedzi. Dlatego w kalkulacji warto uwzględnić dwa parametry – typowe wykorzystanie GPU oraz maksymalne zapotrzebowanie na moc tych procesorów. Jeśli przez większość czasu potrzebne są dwie karty graficzne, ale kilka razy dziennie obciążenie rośnie i potrzeba ośmiu kart, zakup tej drugiej ilości może oznaczać, że większość dostępnej mocy będzie niewykorzystana. W takiej sytuacji dobrym rozwiązaniem może być własna infrastruktura IT obsługująca stałe obciążenie oraz chmura używana wtedy, gdy zapotrzebowanie na moc GPU okresowo gwałtownie rośnie.
Jak krok po kroku porównać koszty TCO chmury i własnych serwerów pod AI?
Najpierw trzeba dokładnie określić, czego wymaga dany system AI – jaki model będzie wykorzystywany, ile zajmuje pamięci, jakiego rodzaju obliczenia wykonuje, ile kart GPU jest potrzebnych i jaką liczbę zadań powinien obsługiwać w określonym czasie. Następnie warto zebrać rzeczywiste dane o wykorzystaniu zasobów z obecnego środowiska albo przeprowadzić test pokazujący, jak system zachowuje się przy zakładanym obciążeniu.
Drugim krokiem jest obliczenie kosztu korzystania z chmury. Nie należy brać pod uwagę wyłącznie ceny wynajmu GPU za godzinę. Trzeba doliczyć również przechowywanie modeli i danych, przesyłanie danych, kopie zapasowe, monitoring oraz ewentualne dodatkowe usługi.
Trzeci etap to wycena własnej infrastruktury. Należy uwzględnić nie tylko karty GPU, ale również serwery, pamięć RAM, dyski, urządzenia sieciowe oraz pozostałe elementy potrzebne do prawidłowego działania całego środowiska. W większych instalacjach mogą być potrzebne także bardzo szybkie połączenia między kartami GPU i serwerami, aby dane mogły być sprawnie przesyłane podczas obliczeń.
Na koniec koszt zakupu sprzętu należy rozłożyć na zakładany okres jego użytkowania i dodać wydatki na bieżące utrzymanie, takie jak energia, chłodzenie, miejsce w serwerowni, administracja i serwis. Dopiero suma tych wszystkich opłat pokazuje rzeczywisty koszt TCO posiadania własnej infrastruktury IT. Można rzetelnie porównać go z opłatami za korzystanie z chmury.
Koszty, o których łatwo zapomnieć – pomijane przy szacowaniu TCO
Przy porównywaniu obu rozwiązań łatwo pominąć koszty energii i chłodzenia, administracji, awarii czy niewykorzystanej mocy obliczeniowej. Serwer z GPU pobiera energię również wtedy, gdy aplikacja jest mniej obciążona, a jego utrzymanie nadal generuje koszty. W przypadku chmury często pomijane są natomiast opłaty za przesyłanie i przechowywanie danych, kopie zapasowe oraz dodatkowe usługi. W projektach AI może mieć znaczenie także koszt przenoszenia dużych zbiorów danych i modeli między różnymi środowiskami.
Warto uwzględnić również czas pracy zespołu. Własne serwery trzeba wdrożyć, monitorować, aktualizować i w razie potrzeby naprawiać. Umieszczenie sprzętu w profesjonalnym centrum danych pozwala część tych obowiązków związanych z infrastrukturą IT przekazać operatorowi. Pomimo tego nadal trzeba uwzględnić koszty zarządzania samym środowiskiem AI.
Scenariusze i wrażliwość kosztów
Model TCO powinien obejmować przynajmniej trzy scenariusze – niski, bazowy i wysoki poziom wykorzystania GPU.
Przykładowo, infrastruktura może być obciążona średnio w 30%, 60% albo 90%. Przy tym pierwszym progu koszt zakupionych GPU jest rozłożony na niewielką liczbę godzin użytecznej pracy. Przy maksymalnym obciążeniu sytuacja będzie odwrotna. Dlatego jest to jeden z najważniejszych czynników decydujących o opłacalności wyboru chmury lub serwera dedykowanego.
W analizie warto również zasymulować wzrost ruchu, np. o 25%, 50% i 100% rocznie. Jeśli liczba zapytań rośnie szybciej niż dostępna moc obliczeniowa, konieczne będzie dokupienie kart graficznych albo zwiększenie wynajmowanej infrastruktury. Nie należy przy tym zakładać, że dzisiejsza cena GPU w chmurze pozostanie niezmienna przez kilka kolejnych lat. Warto wykonać analizę wrażliwości dla różnych opłat za usługę chmurową oraz zmiennych cen sprzętu kupowanego na własność. Dzięki temu decyzja nie będzie uzależniona od jednego, potencjalnie nietrwałego założenia.
Kiedy własne serwery AI zaczynają się opłacać?
Punkt opłacalności, czyli moment, w którym korzystanie z własnych serwerów kosztuje tyle samo co korzystanie z chmury, pozwala określić, przy jakim poziomie wykorzystania GPU zakup sprzętu zaczyna mieć finansowy sens. W uproszczeniu można go obliczyć według wzoru:
poziom wykorzystania GPU = roczny koszt własnej infrastruktury / (cena godziny korzystania z GPU w chmurze × liczba kart graficznych × 8760 godzin)
W praktyce obliczenie powinno uwzględniać wszystkie istotne koszty obu rozwiązań, a nie tylko cenę wynajmu GPU i zakupu serwerów. Załóżmy na przykład, że roczne utrzymanie własnego środowiska kosztuje 500 tys. zł. Godzina pracy karty graficznej o porównywalnych parametrach w chmurze kosztuje 20 zł. Oznacza to, że np. korzystanie z 8 GPU przez cały rok kosztowałoby około 1,4 mln zł.
Skalowanie i czas wdrożenia
Chmura ma przewagę przede wszystkim pod względem szybkości uruchamiania dodatkowych zasobów. Jeśli potrzebna jest większa moc obliczeniowa, można zwiększyć ją bez kupowania nowych serwerów i rozbudowy własnej infrastruktury IT. W przypadku jej posiadania proces jest dłuższy. Trzeba nabyć odpowiednie serwery, przygotować miejsce dla nich, zapewnić zasilanie, sieć, przestrzeń na dane oraz niezbędne oprogramowanie. Przy wydajnych kartach GPU należy dodatkowo sprawdzić dostępność odpowiedniego sprzętu, wymagania dotyczące zasilania oraz skutecznego chłodzenia.
Jeżeli własne maszyny mają zostać umieszczone w zewnętrznym centrum danych, część tych wymagań można powierzyć operatorowi. Kolokacja serwerów pozwala umieścić własny sprzęt w profesjonalnym środowisku z zapewnionym zasilaniem awaryjnym, chłodzeniem, monitoringiem i odpowiednią łącznością. Dzięki temu firma nie musi samodzielnie budować całej infrastruktury IT potrzebnej do bezpiecznej pracy serwerów AI.
Ryzyko dostępności GPU i dostaw
Koszt to nie jedyne ryzyko. W chmurze dostępność określonego typu GPU może być ograniczona w wybranym regionie lub strefie. Przy dużych klastrach problemem często jest również uzyskanie wymaganej liczby kart jednocześnie.
Własny serwer daje większą kontrolę nad sprzętem, ale przenosi ryzyko na proces zakupowy. Trzeba uwzględnić czas dostawy, gwarancję, dostępność części oraz możliwość wymiany uszkodzonego komponentu. Aktualne analizy rynku wskazują, że czas dostawy wysokiej klasy serwerów GPU może wynosić od kilku tygodni, dlatego zakup powinien być planowany z wyprzedzeniem.
Warto też rozważyć redundancję. Jeden serwer z ośmioma GPU może mieć bardzo dobry TCO, ale awaria węzła oznacza utratę całej dostępnej mocy. Przy infrastrukturze produkcyjnej koszt dodatkowego węzła trzeba więc uwzględnić w kalkulacji.
Walidacja założeń przed podjęciem decyzji
Przed zakupem własnej infrastruktury IT warto najpierw przeprowadzić test na rzeczywistym lub reprezentatywnym zadaniu AI. Należy sprawdzić, ile z nich system jest w stanie obsłużyć, jak szybko odpowiada, ile pamięci GPU wykorzystuje oraz jak intensywnie pracują karty. Następnie te same testy warto przeprowadzić w chmurze, korzystając z porównywalnych zasobów.
Dobrym rozwiązaniem jest również przeprowadzenie pilotażu przed podjęciem decyzji. Jeśli planowana jest stała obsługa zapytań przez AI, warto przez kilka tygodni obserwować rzeczywisty ruch i na tej podstawie określić typowe oraz maksymalne wykorzystanie GPU. W przypadku trenowania modeli można z kolei analizować kolejne zadania i sprawdzić ile godzin pracy GPU rzeczywiście wymagają.
W długoterminowych projektach AI należy przede wszystkim zweryfikować, ile kosztuje GPU, a ile wykonanie konkretnej pracy przez cały okres korzystania z własnej infrastruktury. Dopiero po uwzględnieniu wykorzystania kart graficznych, energii, przechowywania i przesyłania danych, administracji, awarii oraz zmian obciążenia można wiarygodnie ocenić, kiedy własna infrastruktura zaczyna być bardziej opłacalna od chmury.
Sprint Data Center posiada nowoczesną infrastrukturę umożliwiającą budowę własnego środowiska AI, w tym świadczy usługi kolokacji serwerów. Dla organizacji planujących długofalowe trenowanie modeli AI takie rozwiązanie pozwala przejąć większą kontrolę nad zasobami i kosztami infrastruktury IT, bez konieczności budowania własnej serwerowni. Zapraszamy do skorzystania z naszej oferty.
FAQ – odpowiedzi na często zadawane pytania
1. Czy własne GPU zawsze są tańsze od chmury?
Nie. Przy małym lub nieregularnym wykorzystaniu chmura często jest korzystniejsza, ponieważ można korzystać z zasobów tylko wtedy, gdy są potrzebne. Własne serwery zaczynają być bardziej opłacalne przy wysokim i stabilnym wykorzystaniu.
2. Jak porównać koszty korzystania z GPU przy pracy z modelami AI?
Przy trenowaniu modeli warto sprawdzić, ile godzin pracy GPU potrzeba do wykonania konkretnego zadania. Przy obsłudze gotowych modeli można natomiast porównywać koszt obsługi określonej liczby zapytań lub przetworzenia konkretnej ilości danych. Ważne, aby porównywane rozwiązania zapewniały podobną wydajność.
3. Czy do całkowitego kosztu własnej infrastruktury IT trzeba doliczyć energię?
Tak. Przy serwerach GPU działających przez wiele godzin dziennie koszt energii i chłodzenia może być znaczący. Należy uwzględnić go w całkowitym koszcie utrzymania infrastruktury.
4. Czy kolokacja może zastąpić własną serwerownię?
Tak. Własne serwery można umieścić w profesjonalnym centrum danych i korzystać z jego zasilania, chłodzenia, łączności oraz zabezpieczeń. Pozwala to uniknąć kosztów budowy i utrzymywania własnej serwerowni.
5. Kiedy warto połączyć własne serwery z chmurą?
Przede wszystkim wtedy, gdy system ma stałe obciążenie, ale okresowo pojawiają się duże wzrosty zapotrzebowania na moc obliczeniową. Własne GPU mogą wtedy obsługiwać codzienną pracę, a chmura zapewnia dodatkowe zasoby potrzebne w nagłych sytuacjach.