Spot-інстанси та витісняємі GPU: як зменшити витрати на ШІ на 70%

Оновлено 8 грудня 2025 року

Оновлення за грудень 2025: Ціни на spot та on-demand GPU значно зблизилися через послаблення обмежень пропозиції. AWS знизив ціни on-demand на H100 на 44% у червні 2025 року (до ~$3,90/год), зменшивши перевагу spot-інстансів. Бюджетні провайдери на кшталт Hyperbolic пропонують H100 за $1,49/год та H200 за $2,15/год, що часто конкурує з традиційними spot-цінами. Ринок оренди GPU зростає з $3,34 млрд до $33,9 млрд (2023-2032). Хоча spot-інстанси все ще забезпечують економію для переривних робочих навантажень, розрахунки змінилися — on-demand тепер має сенс для більшої кількості сценаріїв, а нові бюджетні хмарні провайдери порушили традиційну економіку spot.

Spotify скоротив витрати на інфраструктуру машинного навчання з $8,2 мільйона до $2,4 мільйона на рік, побудувавши весь конвеєр навчання системи рекомендацій на AWS Spot-інстансах, довівши, що переривні GPU можуть забезпечувати продакшн-навантаження ШІ.¹ Нюанс: їхні інстанси p4d.24xlarge зникають з 2-хвилинним попередженням, коли AWS потребує потужності назад, змушуючи команду робити контрольні точки кожні 5 хвилин та підтримувати потрійне резервування для критичних завдань. Організації, які опанували оркестрацію spot-інстансів, досягають зниження витрат на 70-91% порівняно з on-demand-цінами, але ті, хто розгортає без підготовки, втрачають тижні прогресу навчання через несподівані переривання.²

AWS Spot, Google Cloud Preemptible VM та Azure Spot VM пропонують ідентичне обладнання з величезними знижками, оскільки хмарні провайдери продають надлишкову потужність, яка може зникнути будь-якої миті.³ Інстанс p5.48xlarge з 8 GPU H100 коштує $98,32 на годину on-demand, але в середньому $19,66 на Spot — знижка 80%, яка трансформує економіку ШІ.⁴ Модель працює тому, що хмарні провайдери підтримують 15-30% запасної потужності для обслуговування, відмов та стрибків попиту, монетизуючи інакше простоюючі ресурси, зберігаючи право миттєво їх повернути.

Економіка переривної GPU-потужності

Хмарні провайдери встановлюють ціни на spot-інстанси через безперервні аукціони, де ціни коливаються залежно від попиту та пропозиції. Ціни AWS Spot на GPU-інстанси варіюються від 70% до 91% нижче on-demand-тарифів, з інстансами ml.p4d.24xlarge в діапазоні від $3,90 до $29,49 на годину проти on-demand-ціни $32,77.⁵ Витісняємі GPU Google пропонують фіксовані знижки 60-80%, але припиняють роботу максимум через 24 години незалежно від попиту.⁶ Azure Spot забезпечує подібні знижки 60-90% з налаштовуваними максимальними цінами, що запобігають шоку від рахунків.

Найглибші знижки з'являються в менш популярних регіонах та на старіших поколіннях GPU. Spot-ціни в US-West-2 на 20% вищі, ніж у US-East-2, через концентрацію попиту. Інстанси V100 досягають знижок 91%, тоді як новіші H100 рідко перевищують 75% знижки. Нічні та вихідні періоди пропонують додаткову економію 10-15%, оскільки корпоративні навантаження зменшуються. Розумна оркестрація використовує ці патерни, мігруючи навантаження між регіонами та часовими поясами для мінімізації витрат.

Частота переривань суттєво відрізняється залежно від типу інстансу, регіону та часу. Аналіз 10 мільйонів годин роботи spot-інстансів показує:⁷ - Інстанси A100: 2,3% погодинна частота переривань - Інстанси V100: 0,8% погодинна частота переривань - Інстанси H100: 4,1% погодинна частота переривань - Частота переривань у вихідні: на 40% нижча, ніж у будні - US-East-1: у 3 рази вища частота переривань, ніж US-West-2

Патерни робочих навантажень, що процвітають на spot-інстансах

Певні ШІ-навантаження природно підходять для моделі spot-інстансів:

Налаштування гіперпараметрів: Паралельне дослідження просторів параметрів толерантне до відмов окремих завдань. Кожен експеримент виконується незалежно, тому переривання впливають лише на окремі конфігурації. Optuna та Ray Tune автоматично обробляють відмови spot-інстансів, перезапускаючи перервані завдання на нових інстансах.⁸ Організації повідомляють про 75% економію витрат на пошук гіперпараметрів, використовуючи виключно spot-інстанси.

Пакетний інференс: Обробка мільйонів зображень або документів розподіляється між багатьма інстансами. Черги роботи відстежують завершені та очікуючі елементи. Переривання просто повертають незавершену роботу до черги. Групи автомасштабування автоматично запускають заміщуючі інстанси. Netflix обробляє 100 мільйонів мініатюр щодня за допомогою spot-інстансів, заощаджуючи $3,2 мільйона на рік.⁹

Попередня обробка даних: ETL-конвеєри для навчальних даних виграють від spot-потужності. Фреймворки на кшталт Apache Spark автоматично створюють контрольні точки прогресу. Перервані завдання відновлюються з контрольних точок на нових інстансах. Безстанова природа більшості попередньої обробки робить spot-інстанси ідеальними. Конвеєр інженерії ознак Uber працює на 90% spot-інстансах.¹⁰

Розробка та тестування: Непродакшн-середовища спокійно переносять переривання. Розробники очікують періодичних збоїв під час експериментів. Економія витрат дозволяє більші кластери для розробки. CI/CD-конвеєри автоматично повторюють невдалі завдання. GitHub Actions пропонує на 70% нижчі ціни для spot-раннерів.¹¹

Розподілене навчання з контрольними точками: Навчання великих моделей стає можливим з правильними стратегіями контрольних точок. Зберігайте стан моделі кожні 10-30 хвилин у довготривале сховище. Використовуйте накопичення градієнтів для підтримки ефективних розмірів пакетів під час коливань інстансів. Впроваджуйте еластичне навчання, що адаптується до доступних інстансів. OpenAI навчав ранні моделі GPT, використовуючи 60% spot-інстансів.¹²

Стратегії обробки переривань

Успішне використання spot-інстансів вимагає складного управління перериваннями:

Фреймворки контрольних точок: Впроваджуйте автоматичне створення контрольних точок з регулярними інтервалами. PyTorch Lightning надає вбудовану підтримку spot-інстансів з налаштовуваною частотою контрольних точок.¹³ Зберігайте стан оптимізатора, розклади швидкості навчання та випадкові зерна разом з вагами моделі. Зберігайте контрольні точки в об'єктному сховищі для довговічності. Безшовно відновлюйте навчання на нових інстансах.

Диверсифікація інстансів: Розподіляйте навантаження між кількома типами інстансів, зонами доступності та регіонами. AWS Spot Fleet автоматично керує різноманітними пулами потужності.¹⁴ Налаштуйте 10-15 різних типів інстансів для максимізації доступності. Приймайте трохи субоптимальні інстанси для кращої доступності. Підтримуйте 20% буфер потужності для плавних переходів.

Обробники коректного завершення: AWS надає 2-хвилинні повідомлення про припинення через сервіс метаданих інстансу. Google дає 30-секундні попередження для витісняємих інстансів. Впроваджуйте обробники сигналів, що запускають негайне створення контрольних точок при отриманні повідомлення про припинення. Записуйте логи та метрики перед завершенням. Очищуйте тимчасові ресурси для запобігання осиротілим витратам.

Гібридні архітектури: Поєднуйте spot-інстанси з on-demand-потужністю для критичних компонентів. Запускайте сервери параметрів на on-demand, поки воркери використовують spot. Підтримуйте мінімально життєздатну потужність на стабільних інстансах. Розширюйтесь до spot для додаткової пропускної здатності. Масштабуйте spot-потужність на основі сигналів ціни та доступності.

Архітектури на основі черг: Відокремлюйте планування роботи від виконання за допомогою черг повідомлень. Amazon SQS або Apache Kafka відстежують очікуючу роботу. Воркери беруть завдання, коли доступні. Завершена робота оновлює постійне сховище. Невдалі завдання повертаються до черги для повторної спроби.

Патерни впровадження для продакшн-систем

Продакшн-рівневі розгортання spot-інстансів слідують перевіреним патернам:

Мультирегіональна оркестрація:

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

Управління контрольними точками:

class SpotTraining:
    def __init__(self):
        self.checkpoint_frequency = 600  # 10 хвилин
        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()

Дашборд моніторингу витрат: Відстежуйте економію spot порівняно з базовою on-demand-вартістю. Моніторте частоту переривань за типом інстансу та регіоном. Сповіщайте, коли spot-ціни перевищують пороги. Розраховуйте ефективну вартість на епоху навчання. Прогнозуйте щомісячну економію на основі патернів використання.

Introl допомагає організаціям впроваджувати стратегії spot-інстансів у нашій зоні глобального покриття, з експертизою оптимізації витрат для понад 100 000 розгортань GPU.¹⁵ Наші фреймворки автоматизації безшовно обробляють переривання, зберігаючи прогрес навчання та доступність інференсу.

Реальні архітектури spot-інстансів

Pinterest - Навчання моделей рекомендацій: - Навантаження: Навчання моделей рекомендацій на 2 мільярдах пінів - Архітектура: 200 GPU V100, 80% на spot-інстансах - Контрольні точки: Кожні 15 хвилин до S3 - Частота переривань: 1,2% середньодобова - Економія витрат: $4,8 мільйона на рік (зниження на 72%) - Ключова техніка: Регіональне відновлення протягом 5 хвилин

Snap - Конвеєр комп'ютерного зору: - Навантаження: Обробка 500 мільйонів зображень щодня - Архітектура: 1000 GPU T4 у 6 регіонах - Відсоток spot: 90% для пакетної обробки - Час відновлення: В середньому 30 секунд - Економія витрат: $6,2 мільйона на рік (зниження на 78%) - Ключова техніка: Архітектура черги з викраданням роботи

DoorDash - Прогнозування попиту: - Навантаження: Прогнозування попиту на доставку в реальному часі - Архітектура: Гібридна з 30% on-demand-базою - Використання spot: 70% для навчання, 0% для інференсу - Обробка переривань: Автоматичне перемикання на on-demand - Економія витрат: $2,1 мільйона на рік (зниження на 65%) - Ключова техніка: Прогностичне масштабування на основі spot-цін

Коли уникати spot-інстансів

Певні сценарії роблять spot-інстанси недоречними:

Інференс, чутливий до затримки: API для клієнтів не можуть терпіти раптову втрату потужності. Обслуговування моделей вимагає стабільної доступності. Переривання спричиняють неприйнятне погіршення користувацького досвіду. Використовуйте зарезервовану або on-demand-потужність для продакшн-інференсу.

Тривалі одиничні завдання: Навчальні запуски, що перевищують 24 години без контрольних точок, гарантовано перериваються на Google Preemptible. Завдання, що не можуть відновитися з контрольних точок, марнують цілі запуски. Навантаження зі складним відновленням стану повинні уникати spot.

Регульовані навантаження: Охорона здоров'я та фінансові послуги можуть вимагати гарантованої потужності для відповідності. Вимоги аудиту можуть забороняти невизначеність інфраструктури. Правила резидентності даних можуть запобігати мультирегіональним стратегіям відновлення.

Критичні за часом дедлайни: Запуски продуктів або термінові дослідження не можуть ризикувати перериваннями. Дедлайни конференцій або зобов'язання перед клієнтами вимагають гарантованого завершення. Використовуйте on-demand, коли графік важливіший за вартість.

Просунуті техніки оптимізації

Прогнозування spot-цін: Моделі машинного навчання прогнозують майбутні spot-ціни на основі історичних патернів. Аналіз часових рядів виявляє повторювані вікна доступності. Проактивні стратегії ставок забезпечують потужність до стрибків цін. Академічні дослідження показують 15% додаткової економії через прогнозування цін.¹⁶

Адаптивне створення контрольних точок: Налаштовуйте частоту контрольних точок на основі ймовірності переривання. Збільшуйте частоту, коли ціни наближаються до порогів переривання. Зменшуйте частоту під час стабільних періодів для зниження накладних витрат. Динамічні стратегії заощаджують 20% на витратах на сховище, зберігаючи швидкість відновлення.

Крос-хмарний арбітраж: Одночасно робіть ставки в AWS, Google та Azure для найнижчих цін. Уніфіковані шари оркестрації абстрагують відмінності провайдерів. Переміщуйте навантаження до найдешевшої доступної потужності. Мультихмарні стратегії досягають на 10-15% кращого ціноутворення, ніж одна хмара.

Spot-нативна архітектура: Проектуйте системи з припущенням переривання від початку. Впроваджуйте безстанові компоненти де це можливо. Використовуйте зовнішні сховища стану для всіх постійних даних. Вбудовуйте можливість відновлення в кожен етап обробки.

Калькулятор порівняння витрат

Розрахуйте вашу потенційну економію:

``` Поточна вартість On-Deman

[Контент скорочено для перекладу]