GHID GPU

Server GPU pentru LLM

Alege serverul GPU pentru LLM după dimensiunea modelului, cuantizare, KV cache, context length, concurență și latență.

Răspuns scurt

La LLM nu este suficient să încapă weights în VRAM. Adaugă precision/quantization, overhead-ul runtime, KV cache, context length și sesiunile concurente. Un model care se încarcă într-un test poate eșua sau încetini puternic în producție.

Calculează KV cache și concurența

Ghidurile românești sunt bune la relația model-size/VRAM și cuantizare, dar sizing-ul de producție trebuie să includă KV cache, context length, runtime overhead și utilizatori simultani.

De ce contextul schimbă memoria

Contextul mai lung crește memoria pentru KV cache, iar concurența multiplică o parte din acest cost. Testează modelul la contextul și numărul de sesiuni pe care chiar le vei servi.

Ce să verifici înainte de comandă

Testează un workload reprezentativ

Nu dimensiona după un demo minim. Rulează un input apropiat de producție și măsoară VRAM, timpul de execuție, stabilitatea și bottleneck-urile. O configurație care funcționează exact la limită are mai mult risc în producție.

Întrebări frecvente

Este locația în România obligatorie?

Nu. Devine importantă doar pentru latency, data-location sau cerințe contractuale. Verifică locația reală direct la provider.

Este suficient să compar prețul?

Nu. VRAM, allocation, software, durata, storage și data transfer pot schimba mult costul total.

Modelul GPU este criteriul principal?

Nu singur. CPU/RAM/storage, modul de alocare și software stack pot fi bottleneck-ul real.

Ghiduri conexe

GPU SERVER

Verifică opțiunile GPU disponibile

Compară oferta reală cu workload-ul, VRAM, software-ul, modul de alocare și durata de utilizare înainte de comandă.

Vezi opțiunile GPU