GPU-server til LLM
For LLM skal weights, quantization, runtime overhead, KV cache, context length og concurrency regnes med. At modellen kan indlæses betyder ikke, at produktionstrafik kan være der.
For LLM skal weights, quantization, runtime overhead, KV cache, context length og concurrency regnes med. At modellen kan indlæses betyder ikke, at produktionstrafik kan være der.
KV cache og concurrency mangler
LLM-sider fokuserer på modelstørrelse og VRAM, mens context, KV cache og concurrent users ofte er mindre konkrete.
Praktisk kontrol før valg
Test med reel workload og bekræft provider-specifikke egenskaber direkte før bestilling.
Kontrollér før bestilling
- Kontrollér reel GPU-allokering og tilgængelig VRAM.
- Kontrollér CPU, RAM, NVMe og netværk for flaskehalse.
- Bekræft driver, CUDA, framework, container-support og nødvendige rettigheder.
- Medregn brugstid, idle-tid, storage og data transfer i totalomkostningen.
- Placering, SLA, billing og andre provider-specifikke funktioner skal bekræftes direkte.
Test med reel workload
Mål VRAM, køretid, throughput, latency og flaskehalse med en repræsentativ produktions-workload.
Ofte stillede spørgsmål
Relaterede guider
Kontrollér tilgængelige GPU-muligheder
Sammenlign workload, VRAM, reel GPU-allokering, software stack, storage, netværk og samlet omkostning før valg.
Se GPU-muligheder