在人工智慧、深度學習、圖形渲染等高效能運算場景中，GPU 已成為算力核心。面對AI 與大模型需求的快速成長，企業越來越傾向選擇AWS 的GPU 實例，而成本也成為關鍵考量。本文簡要解析AWS GPU 執行個體類型、定價結構，並介紹我們作為AWS 授權代理商可提供的支援服務，協助企業在算力與成本之間取得平衡。
AWS 目前主推四大類GPU 執行個體：
- P系列（如P4、P5）：配備NVIDIA A100，適合大模型訓練；
- G系列（如G5）：搭載A10G，適用於推理、圖形渲染，性價比高；
- Inf 系列：AWS 自研Inferentia 晶片，專為推理設計；
- Trn 系列：基於Trainium 晶片，適用於大規模訓練任務。
GPU 執行個體價格受多重因素影響：
- 按需計費：最靈活，但價格最高，如P4d 每小時約$32.77；
- Reserved Instances / Savings Plans：預留資源，節省高達72%；
- Spot 實例：基於空閒容量，折扣可達90%，適合中斷容忍型任務；
- Elastic Inference：在部分任務中為實例提供低成本推理加速。
此外，GPU 執行個體通常需要配合EBS 或S3 儲存使用，資料傳輸也會產生額外費用。為了降低整體成本，建議根據任務類型選擇合適實例，並靈活結合Spot、RI 或SageMaker 等服務來實現自動擴縮容。
相較本地部署，AWS GPU 無需前期硬體投入，具備彈性擴展、自動維護與持續升級優勢，同時可快速存取A100、H100 等頂級GPU 資源。
我們在雲端上擔任AWS 官方授權代理商，可為您提供GPU 實例選型建議、成本測算、節省計畫配置、MDF 資金支援申請及技術資源對接，協助企業高效部署AI 運算任務。
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