1. 使用抢占式实例：抢占式虚拟机是价格实惠的计算实例，最长可使用24小时，比常规实例便宜80%。这种实例非常适合无状态的应用场景，如大数据处理、基因组学、媒体转码等。通过混合使用常规实例和抢占式实例，可以更经济高效地完成计算密集型工作负载。
2. 自定义实例规格：根据业务需求，选择合适的GPU型号（如NVIDIA Tesla系列或AMD MI系列），并配置适当的CPU、内存和存储资源。通过精准的资源规划，避免资源的过度配置和浪费，从而降低GPU云主机成本。
3. 利用折扣策略：谷歌云提供了多种折扣模式，包括承诺使用折扣（1年期可节省28%，3年期可节省46%）和持续使用折扣。通过WebEye购买谷歌云资源还可以获得专属折扣。
4. 优化存储成本：根据数据的访问频率和重要性，实施存储桶的生命周期策略，自动将数据转移到成本更低的存储类。这可以显著减少存储成本。
5. 选择合适的计算区域：不同地区的云资源价格可能有所不同。用户可以通过谷歌云的定价计算器工具或API手动确认每个区域的资源可用性和价格，从而选择最经济的区域。
6. 使用TPU替代GPU：在某些情况下，TPU（如TPU v4）比GPU更具成本效益。例如，在BERT模型上，TPU v4比A100 GPU快1.15倍，并且能耗更低，最多可节省35%的训练成本。
7. 优化工作负载和资源利用率：通过Cloud Monitoring收集系统指标，自动生成成本优化建议，调整实例机器类型的容量，以提高资源利用率。
8. 按需付费：识别空闲虚拟机和磁盘，并在空闲时段关闭它们，以减少不必要的支出。设置虚拟机自动启停功能，进一步节省费用。
9. 采用混合云架构：对于需要灵活部署的应用，可以考虑混合云架构，利用本地资源和云资源的优势，减少整体成本。
通过以上策略，用户可以在保持高性能的显著降低谷歌云GPU的成本。
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