GPU选购指南：训练ML模型，我必须买RTX3080吗？(20) _GPU选购

即每年 591kW/h，需额外支付 71 美元。
在利用率为 15%（一天中 15% 的时间使用云实例）的情况下，台式机和云实例的盈亏平衡点大约是 300 天（2311 美元 vs 2270 美元）：

2.14/h∗0.15(utilization)∗24hours∗300days=2.14/h∗0.15(utilization)∗24hours∗300days=2，311

因此，如果你希望在 300 天后继续运行深度学习模型，最好是购买一台台式机，而不是使用 AWS spot 实例。
对任何云服务，你都可以进行类似的计算，以决定是使用云服务还是台式机。
下面是常见的利用率：

博士生个人台式机：< 15%
博士生 slurm GPU 集群：> 35%
企业 slurm 研究集群：> 60%

一般来说，对于那些思考前沿想法比开发实用产品更重要的职业来说，利用率较低。有些领域的利用率很低（可解释性研究），而其他领域的利用率则高得多（机器翻译、语言建模）。一般来说，个人机器的利用率几乎总是被高估了。大多数个人系统的利用率通常在 5-10% 之间。这就是为什么我强烈推荐 slurm GPU 集群给研究小组和公司，而不是个人的桌面 GPU 机器。

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