算力租赁成本优化：动态伸缩与按需分配策略

TITLE: 算力租赁成本优化：动态伸缩策略与KV Cache加速效果对比

DESC: 了解动态伸缩策略在算力租赁中的成本优化效果，以及KV Cache加速对提升推理吞吐率的影响。

KV Cache外置后TTFT能降多少？

芯元一FX100在480B生产负载实测中，KV分层加速使推理吞吐提升29–40%（R2/R3实测），这意味着同一SLA下所需的并发实例数可相应下调。

KV Cache外置后TTFT降低多少？

按需分配与动态伸缩的成本结构差异在哪？

按需分配的逻辑是「为峰值预留」，而动态伸缩则按实际负载调整实例数。动态伸缩的瓶颈通常不在GPU实例本身，而在KV Cache或模型权重的加载速度。

动态伸缩的成本模型该按什么口径拆？

推理成本应拆为卡时、电费、存储、网络、运维五类，单位成本按每百万token或每并发归一。云厂商的实例选型可参考不同计费模型，具体比例需结合负载曲线实测确定。

两种策略的适用边界与权衡

按需分配适合流量平稳、峰值可预测的场景，而动态伸缩适合流量波动大、峰值短促的场景。铭信实测数据提供了一个量化参考，对无外存重算的加速倍数为8.6–20倍（R2实测）。

成本优化的可复现框架

建议决策者按四步建立成本评估框架：确定SLA约束、拆解成本项、代入实测数据、进行存储带宽瓶颈测试。

本文要点问答

Q：动态伸缩策略在什么条件下才真正优于按需分配？ A：当流量波动大且存储层带宽足以支撑快速扩容时。

Q：算力租赁成本应该按什么口径评估？ A：按每百万token或每并发归一，拆分为卡时、电费、存储、网络、运维五类。

Q：铭信的实测数据能否直接用于跨平台成本对比？ A：不能。铭信数据仅出自自有测试平台，跨平台外推没有依据。

References

1. Epoch AI — https://epoch.ai/
2. EC2 On-Demand Instance Pricing — https://aws.amazon.com/ec2/pricing/on-demand/
3. Pricing - Linux Virtual Machines | Microsoft Azure — https://azure.microsoft.com/en-us/pricing/details/virtual-machines/linux/
4. MLPerf Inference: Datacenter Benchmark Suite Results — https://mlcommons.org/benchmarks/inference-datacenter/
5. VM instance pricing | Google Cloud — https://cloud.google.com/compute/gpus-pricing
6. Compare GPU Instance Families for AI, HPC & Rendering - Elastic GPU Service - Alibaba Cloud — https://www.alibabacloud.com/help/en/ecs/user-guide/gpu-accelerated-compute-optimized-and-vgpu-accelerated-instance-families