Spot Instances en Preemptible GPU's: AI-kosten met 70% Verlagen

Bijgewerkt op 8 december 2025

Update december 2025: Spot- en on-demand GPU-prijzen zijn aanzienlijk naar elkaar toe gegroeid nu de capaciteitsbeperkingen zijn afgenomen. AWS verlaagde de on-demand H100-prijzen in juni 2025 met 44% (naar ~$3,90/uur), waardoor het voordeel van spot-premies is verkleind. Budgetaanbieders zoals Hyperbolic bieden H100 aan voor $1,49/uur en H200 voor $2,15/uur, vaak concurrerend met traditionele spot-prijzen. De GPU-verhuurmarkt groeit van $3,34 miljard naar $33,9 miljard (2023-2032). Hoewel spot instances nog steeds besparingen bieden voor onderbreekbare workloads, is de berekening verschoven—on-demand is nu zinvol voor meer use cases, en nieuwe budget cloudproviders hebben de traditionele spot-economie verstoord.

Spotify verlaagde hun machine learning infrastructuurkosten van $8,2 miljoen naar $2,4 miljoen per jaar door hun volledige aanbevelingsengine trainingspipeline te ontwerpen rond AWS Spot instances, wat bewijst dat onderbreekbare GPU's productie AI-workloads kunnen aandrijven.¹ De valkuil: hun p4d.24xlarge instances verdwijnen met 2 minuten waarschuwing wanneer AWS de capaciteit terug nodig heeft, waardoor het team elke 5 minuten checkpoints moet maken en drievoudige redundantie moet onderhouden voor kritieke taken. Organisaties die spot instance orchestratie beheersen bereiken 70-91% kostenreducties vergeleken met on-demand prijzen, maar degenen die naïef deployen verliezen weken aan trainingsvoortgang door onverwachte terminaties.²

AWS Spot, Google Cloud Preemptible VMs en Azure Spot VMs bieden identieke hardware tegen enorme kortingen omdat cloudproviders overtollige capaciteit verkopen die op elk moment kan verdwijnen.³ Een p5.48xlarge instance met 8 H100 GPU's kost $98,32 per uur on-demand maar gemiddeld $19,66 op Spot—een korting van 80% die de AI-economie transformeert.⁴ Het model werkt omdat cloudproviders 15-30% reservecapaciteit aanhouden voor onderhoud, storingen en vraagpieken, waarbij ze anders ongebruikte resources te gelde maken terwijl ze het recht behouden om ze direct terug te vorderen.

De economie van onderbreekbare GPU-capaciteit

Cloudproviders prijzen spot instances via continue veilingen waarbij prijzen fluctueren op basis van vraag en aanbod. AWS Spot-prijzen voor GPU instances variëren van 70% tot 91% onder on-demand tarieven, met ml.p4d.24xlarge instances die variëren van $3,90 tot $29,49 per uur tegen de on-demand prijs van $32,77.⁵ Google Preemptible GPU's bieden vaste kortingen van 60-80% maar termineren na maximaal 24 uur ongeacht de vraag.⁶ Azure Spot biedt vergelijkbare kortingen van 60-90% met configureerbare maximumprijzen die factuurschokken voorkomen.

De grootste kortingen verschijnen in minder populaire regio's en oudere GPU-generaties. US-West-2 spot-prijzen liggen 20% hoger dan US-East-2 door vraagconcentratie. V100 instances bereiken 91% kortingen terwijl nieuwere H100's zelden meer dan 75% korting overschrijden. Nacht- en weekendperiodes bieden 10-15% extra besparingen doordat enterprise workloads afnemen. Slimme orchestratie benut deze patronen door workloads te migreren over regio's en tijdzones om kosten te minimaliseren.

Interruptiepercentages variëren dramatisch per instance type, regio en tijd. Analyse van 10 miljoen spot instance-uren onthult:⁷ - A100 instances: 2,3% uurlijks interruptiepercentage - V100 instances: 0,8% uurlijks interruptiepercentage - H100 instances: 4,1% uurlijks interruptiepercentage - Weekend interruptiepercentages: 40% lager dan doordeweeks - US-East-1: 3x hoger interruptiepercentage dan US-West-2

Workloadpatronen die gedijen op spot instances

Bepaalde AI-workloads passen van nature bij het spot instance model:

Hyperparameter Tuning: Parallelle verkenning van parameterruimtes tolereert individuele taakfouten. Elk experiment draait onafhankelijk, dus interrupties beïnvloeden alleen enkele configuraties. Optuna en Ray Tune handelen spot instance-fouten automatisch af en herstarten getermineerde taken op nieuwe instances.⁸ Organisaties rapporteren 75% kostenbesparing voor hyperparameter searches door exclusief spot instances te gebruiken.

Batch Inference: Het verwerken van miljoenen afbeeldingen of documenten verdeelt over vele instances. Werkwachtrijen houden voltooide versus openstaande items bij. Interrupties sturen simpelweg onafgemaakt werk terug naar de wachtrij. Autoscaling groups lanceren automatisch vervangende instances. Netflix verwerkt dagelijks 100 miljoen thumbnails met spot instances en bespaart $3,2 miljoen per jaar.⁹

Data Preprocessing: ETL-pipelines voor trainingsdata profiteren van spot-capaciteit. Frameworks zoals Apache Spark checkpointen voortgang automatisch. Onderbroken taken hervatten vanaf checkpoints op nieuwe instances. De staatloze aard van de meeste preprocessing maakt spot instances ideaal. Uber's feature engineering pipeline draait voor 90% op spot instances.¹⁰

Ontwikkeling en Testen: Niet-productieomgevingen tolereren interrupties soepel. Ontwikkelaars verwachten occasionele verstoringen tijdens experimenteren. Kostenbesparingen maken grotere ontwikkelclusters mogelijk. CI/CD-pipelines proberen gefaalde taken automatisch opnieuw. GitHub Actions biedt 70% lagere prijzen voor spot runners.¹¹

Distributed Training met Checkpointing: Grote modeltraining wordt haalbaar met de juiste checkpointing-strategieën. Sla modelstatus elke 10-30 minuten op naar duurzame opslag. Gebruik gradient accumulation om effectieve batch sizes te behouden tijdens instance-fluctuaties. Implementeer elastische training die zich aanpast aan beschikbare instances. OpenAI trainde vroege GPT-modellen met 60% spot instances.¹²

Strategieën voor interruptie-afhandeling

Succesvol spot instance-gebruik vereist geavanceerd interruptiebeheer:

Checkpointing Frameworks: Implementeer automatische checkpointing op regelmatige intervallen. PyTorch Lightning biedt ingebouwde spot instance-ondersteuning met configureerbare checkpoint-frequenties.¹³ Sla optimizer-status, learning rate schedules en random seeds op naast modelgewichten. Bewaar checkpoints in object storage voor duurzaamheid. Hervat training naadloos op nieuwe instances.

Instance Diversificatie: Verspreid workloads over meerdere instance types, availability zones en regio's. AWS Spot Fleet beheert automatisch diverse capaciteitspools.¹⁴ Configureer 10-15 verschillende instance types om beschikbaarheid te maximaliseren. Accepteer licht suboptimale instances voor betere beschikbaarheid. Behoud 20% capaciteitsbuffer voor soepele overgangen.

Graceful Shutdown Handlers: AWS geeft 2 minuten terminatiewaarschuwingen via de instance metadata service. Google geeft 30 seconden Preemptible-waarschuwingen. Implementeer signal handlers die onmiddellijke checkpointing triggeren bij terminatiebericht. Flush logs en metrics voor shutdown. Ruim tijdelijke resources op om orphaned kosten te voorkomen.

Hybride Architecturen: Combineer spot instances met on-demand capaciteit voor kritieke componenten. Draai parameter servers op on-demand terwijl workers spot gebruiken. Behoud minimaal levensvatbare capaciteit op stabiele instances. Burst naar spot voor extra throughput. Schaal spot-capaciteit op basis van prijs- en beschikbaarheidssignalen.

Queue-Based Architecturen: Ontkoppel werkplanning van uitvoering met message queues. Amazon SQS of Apache Kafka houden openstaand werk bij. Workers halen taken op wanneer beschikbaar. Voltooid werk updatet persistente opslag. Gefaalde taken keren terug naar de wachtrij voor retry.

Implementatiepatronen voor productiesystemen

Productieklare spot instance-deployments volgen bewezen patronen:

Multi-Region Orchestratie:

# Kubernetes Spot Instance Configuratie
apiVersion: v1
kind: NodePool
spec:
  spotInstances:
    enabled: true
    maxPrice: 0.50  # Maximale uurprijs
    regions:
      - us-east-1
      - us-west-2
      - eu-west-1
    instanceTypes:
      - g5.xlarge
      - g5.2xlarge
      - g4dn.xlarge
    diversificationStrategy: lowestPrice
    onDemandBaseCapacity: 2
    spotInstancePools: 10

Checkpoint Management:

class SpotTraining:
    def __init__(self):
        self.checkpoint_frequency = 600  # 10 minuten
        self.s3_bucket = "checkpoints"

    def train(self):
        if self.detect_termination_notice():
            self.emergency_checkpoint()
            self.graceful_shutdown()

        if time.time() - self.last_checkpoint > self.checkpoint_frequency:
            self.save_checkpoint()

Cost Monitoring Dashboard: Volg spot-besparingen versus on-demand baseline. Monitor interruptiepercentages per instance type en regio. Alert wanneer spot-prijzen drempels overschrijden. Bereken effectieve kosten per training epoch. Projecteer maandelijkse besparingen op basis van gebruikspatronen.

Introl helpt organisaties spot instance-strategieën te implementeren in ons wereldwijde dekkingsgebied, met expertise in kostenoptimalisatie voor meer dan 100.000 GPU-deployments.¹⁵ Onze automatiseringsframeworks handelen interrupties naadloos af terwijl trainingsvoortgang en inference-beschikbaarheid behouden blijven.

Real-world spot instance-architecturen

Pinterest - Aanbevelingsmodeltraining: - Workload: Training van aanbevelingsmodellen op 2 miljard pins - Architectuur: 200 V100 GPU's, 80% op spot instances - Checkpointing: Elke 15 minuten naar S3 - Interruptiepercentage: gemiddeld 1,2% dagelijks - Kostenbesparing: $4,8 miljoen per jaar (72% reductie) - Kerntechniek: Regionale failover binnen 5 minuten

Snap - Computer Vision Pipeline: - Workload: Verwerking van 500 miljoen afbeeldingen dagelijks - Architectuur: 1.000 T4 GPU's over 6 regio's - Spot-percentage: 90% voor batchverwerking - Hersteltijd: gemiddeld 30 seconden - Kostenbesparing: $6,2 miljoen per jaar (78% reductie) - Kerntechniek: Work-stealing queue-architectuur

DoorDash - Vraagvoorspelling: - Workload: Real-time bezorgvraagvoorspelling - Architectuur: Hybride met 30% on-demand baseline - Spot-gebruik: 70% voor training, 0% voor inference - Interruptie-afhandeling: Automatische failover naar on-demand - Kostenbesparing: $2,1 miljoen per jaar (65% reductie) - Kerntechniek: Predictieve schaling op basis van spot-prijzen

Wanneer spot instances te vermijden

Bepaalde scenario's maken spot instances ongeschikt:

Latency-Gevoelige Inference: Klantgerichte API's kunnen plotseling capaciteitsverlies niet tolereren. Model serving vereist consistente beschikbaarheid. Interrupties veroorzaken onaanvaardbare verslechtering van gebruikerservaring. Gebruik gereserveerde capaciteit of on-demand voor productie-inference.

Langlopende Enkele Taken: Trainingsruns die langer dan 24 uur duren zonder checkpointing krijgen gegarandeerd interruptie op Google Preemptible. Taken die niet kunnen hervatten vanaf checkpoints verspillen hele runs. Workloads met complexe statusrestoratie moeten spot vermijden.

Gereguleerde Workloads: Gezondheidszorg en financiële diensten kunnen gegarandeerde capaciteit vereisen voor compliance. Audit-eisen kunnen infrastructuuronzekerheid verbieden. Dataresidentieregels kunnen multi-region failover-strategieën verhinderen.

Tijdkritieke Deadlines: Productlanceringen of tijdgevoelig onderzoek kunnen interruptierisico's niet accepteren. Conferentiedeadlines of klantverplichtingen vereisen gegarandeerde voltooiing. Gebruik on-demand wanneer planning belangrijker is dan kosten.

Geavanceerde optimalisatietechnieken

Spot-prijsvoorspelling: Machine learning-modellen voorspellen toekomstige spot-prijzen op basis van historische patronen. Tijdreeksanalyse identificeert terugkerende beschikbaarheidsvensters. Proactieve biedstrategieën verzekeren capaciteit vóór prijspieken. Academisch onderzoek toont 15% extra besparingen door prijsvoorspelling.¹⁶

Adaptieve Checkpointing: Pas checkpoint-frequentie aan op basis van interruptiewaarschijnlijkheid. Verhoog frequentie wanneer prijzen interruptiedrempels naderen. Verlaag frequentie tijdens stabiele periodes om overhead te reduceren. Dynamische strategieën besparen 20% op opslagkosten terwijl herstelsnelheid behouden blijft.

Cross-Cloud Arbitrage: Bied gelijktijdig op AWS, Google en Azure voor de laagste prijzen. Uniforme orchestratielagen abstraheren providerverschillen. Verplaats workloads naar de goedkoopste beschikbare capaciteit. Multi-cloud strategieën bereiken 10-15% betere prijzen dan single-cloud.

Spot-Native Architectuur: Ontwerp systemen die vanaf het begin interruptie aannemen. Implementeer staatloze componenten waar mogelijk. Gebruik externe state stores voor alle persistente data. Bouw hervattbaarheid in elke verwerkingsfase in.

Kostenvergelijkingscalculator

Bereken uw potentiële besparingen:

``` Huidige On-Deman

[Inhoud afgekapt voor vertaling]