推理服务器是机器学习模型部署的关键组件，但除了购买价格之外，它们推理请求的数量将直接影响服务器的能耗和冷却需求。
管理成本
为了管理推理服务器的隐藏成本，组织可以采取以下措施：
- 选择高效的服务器硬件：选择具有高能效评级的服务器可以减少能耗成本。
- 优化模型的推理效率：通过量化感知和神经网络剪枝等技术优化模型可以减少推理请求所需的计算能力。
- 使用云服务：云服务提供商通常提供按需付费的推理服务，可以根据推理请求数量动态调整容量，从而降低成本。
- 与供应商谈判：与推理服务器供应商谈判包括维护、支持和许可在内的服务包可以节省成本。
- 持续监控和优化：定期监控服务器的性能和能耗，并根据需要进行优化，可以帮助降低总体成本。
结论
推理服务器的隐藏成本是部署机器学习模型时需要考虑的重要因素。通过了解这些成本的影响因素并采取适当的管理措施，组织可以优化推理部署，降低整体成本并提高投资回报率。
