GPU 指南
LLM GPU 伺服器：用实际记忆体需求选 VRAM
LLM 的 VRAM 要同时计入模型权重、量化方式、runtime overhead、KV cache、context length 与 concurrency；只看参数量容易低估需求。
LLM 的 VRAM 要同时计入模型权重、量化方式、runtime overhead、KV cache、context length 与 concurrency；只看参数量容易低估需求。
常谈模型大小与 VRAM，但 KV cache、context 与 concurrency 不完整
本页依台湾繁体中文 SERP 的此查询意图补上这个决策缺口，并把供应商特定条件保留为下单前必须直接确认的项目。
下单前的实际验证
用代表性的真实工作负载测试 VRAM、吞吐量、延迟、I/O 与瓶颈；价格、地点、SLA、计费、GPU 分配、频宽与其他供应商条件需直接确认。
下单前确认
- 确认实际 GPU 分配方式与可用 VRAM。
- 确认 CPU、RAM、NVMe 与网路不会形成瓶颈。
- 确认驱动、CUDA、框架、容器与权限相容。
- 把运行时间、闲置、储存与资料传输纳入总成本。
- 价格、地点、SLA、计费与其他供应商特定条件必须直接确认。
用真实工作负载测试
以代表性工作负载测量 VRAM、运行时间、吞吐量、延迟与瓶颈。
常见问题
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依工作负载、VRAM、GPU 分配、软体、储存、网路与总成本比较方案。
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