GPU dedicated vs GPU shared
GPU dedicated memberi isolation dan prestasi lebih boleh dijangka. GPU shared mungkin lebih murah, tetapi had VRAM, compute dan contention mesti disahkan.
GPU dedicated memberi isolation dan prestasi lebih boleh dijangka. GPU shared mungkin lebih murah, tetapi had VRAM, compute dan contention mesti disahkan.
Isolation tidak diperincikan
Kandungan dedicated/shared menerangkan isolation secara umum tetapi VRAM isolation dan contention kekal abstrak.
Semakan praktikal sebelum memilih
Uji dengan workload sebenar dan sahkan ciri khusus penyedia secara langsung sebelum membuat pesanan.
Semak sebelum membuat pesanan
- Semak peruntukan GPU sebenar dan VRAM yang tersedia.
- Semak CPU, RAM, NVMe dan rangkaian untuk bottleneck.
- Sahkan driver, CUDA, framework, container support dan kebenaran yang diperlukan.
- Masukkan masa penggunaan, idle, storage dan data transfer dalam jumlah kos.
- Lokasi, SLA, billing dan ciri khusus penyedia perlu disahkan terus.
Uji dengan workload sebenar
Ukur VRAM, masa jalan, throughput, latency dan bottleneck menggunakan workload produksi yang mewakili penggunaan sebenar.
Soalan lazim
Panduan berkaitan
Semak pilihan GPU yang tersedia
Bandingkan workload, VRAM, peruntukan GPU sebenar, software stack, storage, rangkaian dan jumlah kos sebelum memilih.
Lihat pilihan GPU