คู่มือ GPU
GPU Server สำหรับ LLM
LLM ต้องคำนวณ weights, quantization, runtime overhead, KV cache, context length และ concurrency การโหลดโมเดลได้ไม่เท่ากับรองรับ production traffic
LLM ต้องคำนวณ weights, quantization, runtime overhead, KV cache, context length และ concurrency การโหลดโมเดลได้ไม่เท่ากับรองรับ production traffic
KV cache และ concurrency หายไป
หน้า LLM เน้น model size และ VRAM แต่ context, KV cache และ concurrent users มักอธิบายไม่ครบ
ตรวจสอบเชิงปฏิบัติก่อนเลือก
ทดสอบด้วย workload จริงและยืนยันคุณสมบัติเฉพาะ provider ก่อนสั่งซื้อ
ตรวจสอบก่อนสั่งซื้อ
- ตรวจสอบ GPU allocation และ VRAM จริง
- ตรวจสอบ CPU, RAM, NVMe และ network bottleneck
- ยืนยัน driver, CUDA, framework, container และสิทธิ์ที่ต้องใช้
- รวม idle, storage และ transfer ในต้นทุนรวม
- ราคา location SLA billing และคุณสมบัติเฉพาะ provider ต้องยืนยันโดยตรง
ทดสอบด้วย workload จริง
วัด VRAM, runtime, throughput, latency และคอขวดด้วย workload จริง
คำถามที่พบบ่อย
คู่มือที่เกี่ยวข้อง
GPU SERVER
ตรวจสอบตัวเลือก GPU
เปรียบเทียบ workload, VRAM, GPU allocation, software stack, storage, network และต้นทุนรวมก่อนเลือก
ดูตัวเลือก GPU