מדריך GPU
שרת GPU ל-LLM
ב-LLM חשבו weights, quantization, runtime overhead, KV cache, context length ו-concurrency. מודל שנכנס לזיכרון לא בהכרח מתאים לתעבורת production.
ב-LLM חשבו weights, quantization, runtime overhead, KV cache, context length ו-concurrency. מודל שנכנס לזיכרון לא בהכרח מתאים לתעבורת production.
KV cache, concurrency ועברית חסרים
תוצאות LLM מקומיות כבר מכסות weights, quantization ו-KV cache; הפער הוא להפוך זאת להחלטת hosting כולל concurrency ובדיקת tokenizer בעברית.
בדיקה מעשית לפני בחירה
בדקו עם workload אמיתי ואמתו מאפיינים ספציפיים של הספק ישירות לפני הזמנה.
מה לבדוק לפני הזמנה
- בדקו הקצאת GPU בפועל ואת ה-VRAM הזמין.
- בדקו CPU, RAM, NVMe ורשת לצווארי בקבוק.
- אמתו driver, CUDA, framework, container support והרשאות נדרשות.
- כללו זמן שימוש, idle, storage ו-data transfer בעלות הכוללת.
- מחיר, מיקום, SLA, billing ותכונות ספק אחרות יש לאמת ישירות מול הספק.
בדיקה עם עומס עבודה אמיתי
מדדו VRAM, זמן ריצה, throughput, latency וצווארי בקבוק עם עומס ייצור מייצג.
שאלות נפוצות
מדריכים קשורים
GPU SERVER
בדקו אפשרויות GPU זמינות
השוו workload, VRAM, הקצאת GPU בפועל, software stack, אחסון, רשת ועלות כוללת לפני בחירה.
הצג אפשרויות GPU