1. 精准的资源规划：根据业务需求、负载特性及未来增长预期，科学合理地规划GPU云主机资源。选择合适的GPU型号（如NVIDIA Tesla系列或AMD MI系列）、配置适当的CPU、内存和存储，并规划合理的网络架构和安全策略，避免资源过度配置和浪费。
2. 优化硬件配置：选择中端CPU而非高端CPU，减少RAM配置，使用性价比更高的硬件配置来降低单个服务器的成本。例如，通过选择Intel CPU而非AMD CPU，可以有效降低成本。
3. 网络架构优化：推荐使用RoCEv2替代昂贵的InfiniBand，前端网络降低带宽速率，带外管理网络选用通用的以太网交换机，以节省成本。采用Spectrum-X以太网或基于博通Tomahawk 5的交换机，相比InfiniBand更具成本效益。
4. 存储优化：部署至少8台存储服务器，构建专门的200G无损以太网作为存储网络，确保性能的同时降低存储成本。
5. 能源效率优化：通过优化GPU的功耗管理，例如使用Vmin预测和内核级电压保护带管理，可以显著降低电力消耗。研究表明，这种优化可以为每张GPU卡节省约15%的电力。
6. 虚拟化技术：采用GPU虚拟化技术（如NVIDIA的MIG或vGPU），提高单个物理GPU的利用率，从而降低成本。
7. 按需计费与优惠政策：利用云服务提供商的按需计费模式，避免资源浪费。关注云服务提供商的优惠政策和促销活动，如会员折扣、免费试用等，以进一步降低使用成本。
8. 跨地域资源调度：对于跨国或跨地域的企业，通过在不同地域部署云主机资源并根据业务需求进行动态调度，可以实现资源的优化配置和成本的有效控制。
9. 调度技术优化：使用时间片调度、超额订阅策略和虚拟GPU技术等调度技术，提高GPU资源的利用率和负载均衡。
10. 多租户隔离与管理：实现前端以太网和计算网络的隔离，以及存储的客户间隔离，确保多租户环境下的安全性和效率。
通过以上方法，企业可以有效控制GPU服务器的成本，提高资源利用率和业务效率。
