คู่มือลดค่า GPU คลาวด์สำหรับ AI/ML ปี 2026: Training, Inference และ FinOps
เรียนรู้วิธีลดค่า GPU คลาวด์สำหรับ AI/ML ได้ 40–90% ด้วย Spot Instances, Quantization, vLLM, Custom Silicon และ FinOps พร้อมตัวอย่างโค้ดจริงบน AWS, Azure, GCP
Marcus ran the cloud platform team at Monzo for three years, where he cut the bank's GCP spend by 38% after migrating BigQuery workloads from on-demand to slot reservations and rewriting a Dataflow job that was quietly burning $14k/month on idle workers. Before Monzo he was a site reliability engineer at Zalando in Berlin, working on Kubernetes capacity planning across 1,400+ namespaces. He is GCP Professional Cloud Architect certified, CKA certified, and has nine years of operational experience across GKE, EKS, and a brief, regrettable stint with AKS in 2019. He maintains a small open-source tool called `kube-waste` that flags overprovisioned requests/limits across a cluster. Marcus writes about Kubernetes cost attribution, BigQuery query optimization, and the specific kind of organizational pain that shows up when finance and engineering both think they own the cloud bill. Based in London.
เรียนรู้วิธีลดค่า GPU คลาวด์สำหรับ AI/ML ได้ 40–90% ด้วย Spot Instances, Quantization, vLLM, Custom Silicon และ FinOps พร้อมตัวอย่างโค้ดจริงบน AWS, Azure, GCP
เจาะลึกการลดค่าใช้จ่าย Kubernetes ด้วย Right-Sizing, VPA, HPA, Karpenter และเครื่องมือ Cost Visibility อย่าง OpenCost และ Kubecost พร้อมตัวอย่างโค้ดที่ใช้ได้ทันทีบน AWS EKS, Azure AKS และ GCP GKE
เจาะลึกกลไกส่วนลด Compute บน Cloud ทั้ง 3 ค่าย: Spot Instances (ลดสูงสุด 90%), Savings Plans และ Reserved Instances พร้อม Terraform code, Karpenter config และ case study จาก Salesforce, Tinybird