推理服务器是人工智能（AI）应用程序的重要组成部分，用于对训练好的模型进行推理以预测或生成结果。随着 AI 应用的激增，推理服务器的需求不断增长，但其支出也可能成为一个主要成本因素。优化推理服务器支出是控制云预算和确保成本效益运营的关键。以下是有助于控制价格的关键策略：
1. 优化服务器类型和大小
选择合适的服务器类型和大小对于优化支出至关重要。根据应用程序的计算和内存需求选择服务器。例如，如果推理应用程序需要高吞吐量但低延迟，则可以考虑使用具有大量 GPU 的服务器。或者，如果应用程序需要更少的计算能力，则可以考虑使用较小的服务器。
2. 使用实例预留和承诺折扣
云提供商提供实例预留计划，允许您预先支付一段时间的服务器使用费，以获得折扣。此策略对于具有稳定推理工作负载的应用程序特别有效，可显着降低长期成本。承诺折扣类似，但需要您承诺在一定时间内使用特定数量的服务器实例。
3. 探索无服务器选项
无服务器计算是一种云计算模型，它可以消除管理和维护基础设施的需要。对于推理应用程序，无服务器选项可以帮助优化成本，因为您仅为实际使用的计算资源付费。使用无服务器选项时，请仔细评估成本，因为定价模型可能与传统服务器不同。
4. 利用弹性伸缩功能
自动伸缩功能允许您根据工作负载自动调整服务器实例的数量。这可以帮助防止过度配置或协商不足，从而更有效地利用资源。弹性伸缩功能通常需要额外的费用，但对于具有可变工作负载的应用程序来说可能是值得的。
5. 启用冷启动
冷启动是指在推理服务器处于闲置状态时关闭它的过程。启用冷启动可以显着节省成本，因为您仅在需要时才为服务器付费。对于具有间歇
