分布式GPU服务器在某些情况下确实可以节省开支，但其成本效益取决于具体的应用场景和配置。
1. 成本节省的优势：
分布式GPU集群可以通过使用大众市场GPU单元来显著降低硬件成本。研究表明，基于大众市场GPU单元的分布式集群在性能上可以与企业级GPU服务器媲美，同时在机箱成本、额外设备和维护成本方面具有显著优势。
使用消费级GPU构建的分布式GPU云平台（如Salad – GPU Cloud）能够提供高达90%的成本节省，因为这些平台通常采用按使用量计费的模式。
分布式GPU服务器还可以通过整合大量中低端或旧款GPU来构建庞大的计算网络，从而有效降低计算成本。
2. 成本效益的局限性：
随着节点数量的增加，分布式GPU集群的成本效益可能会下降。例如，当节点数量超过五台时，性能提升变得不经济，因为需要更高的网络交换机成本。
分布式计算可能带来额外的序列化代价和网络通讯代价，这在某些任务中可能并不划算。
大规模GPU集群的部署对数据中心的基础设施（如供电、散热和承重）提出了更高的要求，可能导致更高的运维成本。
3. 其他因素的影响：
使用可抢占GPU实例或TPU等资源可以进一步降低训练成本，尤其是在大规模分布式训练中。
云服务提供商提供的按需付费模式和灵活的资源配置能力也能够帮助用户有效控制成本。
分布式GPU服务器在某些情况下确实能够节省开支，特别是在需要大量计算资源且预算有限的场景下。其成本效益并非在所有情况下都显著，用户需要根据具体需求和配置权衡利弊。
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