Server GPU untuk LLM
Untuk LLM, kira weights, quantization, runtime overhead, KV cache, context length dan concurrency. Model yang boleh dimuatkan belum tentu sesuai untuk trafik produksi.
Untuk LLM, kira weights, quantization, runtime overhead, KV cache, context length dan concurrency. Model yang boleh dimuatkan belum tentu sesuai untuk trafik produksi.
KV cache dan concurrency tidak lengkap
Kandungan LLM menekankan saiz model dan VRAM tetapi context, KV cache dan concurrent users tidak sentiasa dimasukkan.
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