سرور GPU برای LLM
انتخاب سرور GPU برای LLM بر اساس weights، quantization، KV cache، context length، concurrency و latency.
برای LLM فقط پارامترها را حساب نکنید. وزن‌ها با precision/quantization، سربار runtime، KV cache، context length و تعداد session هم‌زمان همگی VRAM مصرف می‌کنند؛ مدلی که فقط load می‌شود لزوماً برای production مناسب نیست.
KV cache و concurrency را هم حساب کنید
پس از load شدن weights، KV cache با context و sessionهای هم‌زمان رشد می‌کند. production sizing باید headroom بیشتری از یک تست تک‌درخواستی داشته باشد.
قبل از سفارش چه چیزهایی را بررسی کنید؟
- نوع واقعی allocation GPU و مقدار VRAM قابل استفاده
- تعادل CPU، RAM و storage با workload
- سیستم‌عامل، driver، framework، container و سطح دسترسی
- مدت استفاده، idle time، storage و data transfer در هزینه کل
- اگر لوکیشن ایران، پرداخت تومانی یا پشتیبانی محلی برایتان مهم است، آن را مستقیماً نزد provider بررسی کنید
با workload واقعی تست کنید
به‌جای demo حداقلی، یک ورودی نزدیک به production اجرا کنید و VRAM، زمان پردازش، پایداری و bottleneckها را اندازه بگیرید. پیکربندی‌ای که دقیقاً روی سقف منابع کار می‌کند برای production ریسک بیشتری دارد.
پرسش‌های رایج
آیا سرور داخل ایران همیشه بهتر است؟
خیر. فقط وقتی latency، data location یا الزامات قراردادی مهم است مزیت دارد؛ محل واقعی provider را جداگانه بررسی کنید.
آیا فقط قیمت را مقایسه کنم؟
خیر. VRAM، allocation، software، مدت استفاده، storage و data transfer میتوانند total cost را تغییر دهند.
آیا مدل GPU بهتنهایی کافی است؟
خیر. CPU/RAM/storage، نوع تخصیص و software stack میتوانند عملکرد واقعی workload را محدود کنند.
راهنماهای مرتبط
گزینه GPU را با workload خود تطبیق دهید
برای LLM فقط پارامترها را حساب نکنید. وزن‌ها با precision/quantization، سربار runtime، KV cache، context length و تعداد session هم‌زمان همگی VRAM مصرف جزئیات واقعی سرویس را پیش از سفارش مستقیماً بررسی کنید.
مشاهده گزینه‌های GPU