在人工智能、深度学习、图形渲染等高性能计算场景中，GPU 已成为算力核心。面对 AI 与大模型需求的快速增长，企业越来越倾向选择 AWS 的 GPU 实例，而成本也成为关键考量因素。本文简要解析 AWS GPU 实例类型、定价结构，并介绍我们作为 AWS 授权代理商可提供的支持服务，帮助企业在算力与成本之间取得平衡。
AWS 目前主推四大类 GPU 实例：
- P系列（如 P4、P5）：配备 NVIDIA A100，适合大模型训练；
- G系列（如 G5）：搭载 A10G，适用于推理、图形渲染，性价比高；
- Inf 系列：AWS 自研 Inferentia 芯片，专为推理设计；
- Trn 系列：基于 Trainium 芯片，适用于大规模训练任务。
GPU 实例价格受多重因素影响：
- 按需计费：最灵活，但价格最高，如 P4d 每小时约 $32.77；
- Reserved Instances / Savings Plans：预留资源，节省高达 72%；
- Spot 实例：基于空闲容量，折扣可达 90%，适合中断容忍型任务；
- Elastic Inference：在部分任务中为实例提供低成本推理加速。
此外，GPU 实例通常需要配合 EBS 或 S3 存储使用，数据传输也会产生额外费用。为了降低整体成本，建议根据任务类型选择合适实例，并灵活结合 Spot、RI 或 SageMaker 等服务实现自动扩缩容。
相较本地部署，AWS GPU 无需前期硬件投入，具备弹性扩展、自动维护与持续升级优势，同时可快速访问 A100、H100 等顶级 GPU 资源。
我们在云上作为 AWS 官方授权代理商，可为您提供 GPU 实例选型建议、成本测算、节省计划配置、MDF 资金支持申请及技术资源对接，助力企业高效部署 AI 计算任务。
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