AKS GPU Kostenrechner
Berechne die monatlichen Kosten für GPU-basierte Kubernetes-Workloads auf Azure AKS. Tesla V100, T4 und ND-Serie für ML-Training, ML-Inferenz, Data-Processing und Rendering.
🚀 AKS GPU Workload Kostenrechner
Berechnen Sie die Kosten für GPU-basierte Kubernetes Workloads auf Azure AKS. Preise basieren auf aktuellen Azure-Tarifen für deutsche Unternehmen.
⚙️ Konfiguration
Entry-level GPU für ML/AI Workloads
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Deep Learning Model Training (PyTorch, TensorFlow)
💰 Kostenschätzung
GPU Kosten (stündlich):€0.00
AKS Zusatzkosten:€0.00
Gesamt (stündlich):€0.00
€0
Pro Tag (24h)
€0
Pro Monat (30 Tage)
🎯 Cluster-Übersicht
📊 Gesamt GPUs: 0
💻 Gesamt vCPUs: 12
🧠 Gesamt Memory: 224 GB
⚡ Auslastung: 85%
Hinweis: Die Preise sind Schätzungen basierend auf aktuellen Azure-Tarifen (Stand 2024) und können variieren. Für genaue Preise nutzen Sie den offiziellen Azure Preisrechner. Zusätzliche Kosten für Bandbreite, Storage und Zusatzdienste sind nicht enthalten.
Welche AKS GPU-Instance für welchen Workload
- Standard_NC4as_T4_v3 (Tesla T4, 16 GB): Cost-Effective für Inferenz-Workloads, kleine Modelle, Low-Latency-Serving. Für Production-API-Endpoints meist ausreichend.
- Standard_NC6s_v3 (Tesla V100, 16 GB): Entry-Level für ML-Training, kleinere Foundation-Models bis 7B Parameter. Gutes Preis-Leistungs-Verhältnis für Experiment-Workloads.
- Standard_ND40rs_v2 (8x V100, 256 GB total): Distributed Training für große Modelle, NVLink-Interconnect. Wirtschaftlich nur bei hoher Auslastung (>80 %) — sonst Spot-Instances oder Reserved Instances verwenden.
- Spot-Instances: Bis 90 % Rabatt, aber Pre-emption möglich. Nur für fehlertolerante Trainings-Jobs mit Checkpointing geeignet, nicht für Production Inferenz.