چقدر VRAM نیاز دارید؟
روش برآورد VRAM برای LLM، تولید تصویر، machine learning، رندر و ویدئو با workload + runtime + context/batch + margin.
بودجه VRAM را این‌طور بسازید: base workload + runtime/buffer + context یا batch/concurrency + safety margin. برای LLM، KV cache؛ برای رندر، texture/scene؛ و برای ویدئو، frame buffer و streamهای هم‌زمان را اضافه کنید.
یک مدل بودجه VRAM برای همه workloadها داشته باشید
برای LLM وزن‌ها و KV cache، برای image generation model/VAE/buffers، برای rendering scene/textures و برای video frame buffers/parallel streams را در همان چارچوب memory budget جمع کنید.
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
بودجه VRAM را این‌طور بسازید: base workload + runtime/buffer + context یا batch/concurrency + safety margin. برای LLM، KV cache؛ برای رندر، texture/sc جزئیات واقعی سرویس را پیش از سفارش مستقیماً بررسی کنید.
مشاهده گزینه‌های GPU