2026/01/24
GPU FinOps 实战：实例选型、Karpenter 与成本护栏
从客户真实经历出发，讲清楚如何通过选型、弹性与成本护栏，让 GPU 支出变得可预测。
当 GPU 账单开始“压过”业务节奏
很多团队并不是一开始就“管不住成本”的。
最初只是多了几张卡：研发试验、定期重训、线上推理。业务跑起来后，GPU 需求像水一样渗进每条流水线。然后财务问了一句很简单的话：“为什么这个月又超预算？”
一位 FinOps 负责人说得很直白：
“系统没坏，但每个月都像开盲盒。我们知道有浪费，却说不清浪费在哪里。” — FinOps 负责人
要把 GPU 成本管住，靠的不是“灵机一动”，而是把几件基础但有效的事做扎实。
GPU 成本到底被什么推高（用人话讲清楚）
最常见的三种情况：
- 单价高：高端 GPU 按需价格往往是两位数美元/小时起跳，浪费一点点，账单就会被放大。
- 隐形空转：节点开着不代表 GPU 在干活。数据加载、队列空窗、资源请求过大、预热过长，都可能让 GPU 利用率“看上去不差、实际很虚”。
- 弹性没护栏：自动扩缩容能解决排队，但没有规则就会顺便“解决预算”。
一套客户实战验证过的做法
1) 按“阶段”选型，而不是按“团队”选型
把“你在做什么”拆清楚，事情就好办很多：
