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GPU-Cloud-Kostenprognose-Rechner

Prognostiziere die GPU-Cloud-Kosten über mehrere Monate anhand von GPU-Anzahl, Stundentarif, täglicher Laufzeit, Auslastung und erwartetem monatlichem Wachstum. Der Rechner zeigt Startkosten, Kosten am Prognoseende und die kumulierten Ausgaben für die gesamte Planung.

Rechner

Planungsparameter
GPU
Durchschnittlich bereitgestellte GPUs.
€
Vertraglicher oder On-Demand-Stundentarif.
Std.
Geplante Betriebsstunden je GPU und Tag.
Tage
Typischer Abrechnungsmonat.
%
Anteil der Laufzeit, in dem GPU-Kapazität tatsächlich genutzt wird.
%
Erwartete Veränderung der GPU-Nutzung je Monat.
Monate
Zeitraum der Kostenprognose.

So verwendest du diesen Rechner

  1. Trage GPU-Anzahl und tatsächlichen Stundentarif ein.
  2. Definiere Laufzeit, Betriebstage und Auslastung.
  3. Schätze das monatliche Nutzungswachstum.
  4. Wähle den Prognosehorizont und klicke auf Berechnen.

Formel

Monat 1 = GPUs × Preis/GPU-Stunde × Stunden/Tag × Tage/Monat × Auslastung. Jeder Folgemonat = Vormonat × (1 + Wachstumsrate).

Was das Ergebnis bedeutet

Die Prognose quantifiziert, wie stark sich wiederkehrende GPU-Kosten bei einer veränderten Nutzung entwickeln. Für Budgetentscheidungen sollten zusätzlich Mindestabnahmen, Datenverkehr, Speicher und mögliche Rabatte separat berücksichtigt werden.

Die Berechnung ist eine Planungsrechnung und bildet keine anbieterspezifischen Staffelpreise, Spot-Preise oder Vertragsbedingungen ab.

Beispielrechnung

Bei 16 GPUs, 2,80 € je GPU-Stunde, 20 Stunden täglich, 30 Tagen, 75 % Auslastung und 8 % Wachstum entstehen im ersten Monat 20.160,00 €. Nach 12 Monaten liegt der Monatswert bei rund 47.005,84 €; kumuliert werden rund 382.578,87 € geplant.

Tipps für bessere Ergebnisse

  • Nutze echte Rechnungsdaten für den GPU-Stundentarif.
  • Trenne Dauerlast von kurzzeitigen Trainingsspitzen.
  • Plane Wachstum konservativ und ergänze ein Stressszenario.
  • Vergleiche die Prognose mit Reserved-, Savings- oder Spot-Modellen.

Häufig gestellte Fragen

Wie prognostiziere ich GPU-Cloud-Kosten bei monatlich wachsendem Training?

Nutze die erwartete monatliche Wachstumsrate. Der Rechner erhöht die Ausgangskosten für jeden Folgemonat entsprechend.

Soll ich GPU-Auslastung oder reservierte GPU-Zeit für die Prognose verwenden?

Verwende die Größe, die tatsächlich abgerechnet wird. Bei nutzungsabhängiger Abrechnung ist die effektive Nutzung entscheidend; bei festen Reservierungen kann die reservierte Zeit relevanter sein.

Wie berücksichtige ich Spot-Instanzen in der GPU-Kostenplanung?

Rechne mit einem gemischten effektiven Stundentarif oder erstelle getrennte Szenarien für On-Demand- und Spot-Nutzung.

Warum können reale GPU-Kosten höher als die Prognose sein?

Zusätzliche Kosten für Speicher, Netzwerk, Orchestrierung, Support und Mindestabnahmen sind in dieser Kernrechnung nicht enthalten.

Kann ich mit negativem Wachstum einen GPU-Rückgang modellieren?

Ja. Eine negative monatliche Wachstumsrate modelliert sinkende Nutzung, solange sie größer als minus 100 Prozent bleibt.

Ergebnisübersicht

KennzahlBedeutung
Kosten im 1. MonatWird aus deinen Eingaben direkt berechnet und unterstützt die operative Entscheidung.
Kosten im letzten MonatWird aus deinen Eingaben direkt berechnet und unterstützt die operative Entscheidung.
Gesamtkosten im ZeitraumWird aus deinen Eingaben direkt berechnet und unterstützt die operative Entscheidung.
Veränderung zum 1. MonatWird aus deinen Eingaben direkt berechnet und unterstützt die operative Entscheidung.

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