GPU 指南
LLM GPU 伺服器：用實際記憶體需求選 VRAM
LLM 的 VRAM 要同時計入模型權重、量化方式、runtime overhead、KV cache、context length 與 concurrency；只看參數量容易低估需求。
LLM 的 VRAM 要同時計入模型權重、量化方式、runtime overhead、KV cache、context length 與 concurrency；只看參數量容易低估需求。
常談模型大小與 VRAM，但 KV cache、context 與 concurrency 不完整
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下單前的實際驗證
用代表性的真實工作負載測試 VRAM、吞吐量、延遲、I/O 與瓶頸；價格、地點、SLA、計費、GPU 分配、頻寬與其他供應商條件需直接確認。
下單前確認
- 確認實際 GPU 分配方式與可用 VRAM。
- 確認 CPU、RAM、NVMe 與網路不會形成瓶頸。
- 確認驅動、CUDA、框架、容器與權限相容。
- 把運行時間、閒置、儲存與資料傳輸納入總成本。
- 價格、地點、SLA、計費與其他供應商特定條件必須直接確認。
用真實工作負載測試
以代表性工作負載測量 VRAM、運行時間、吞吐量、延遲與瓶頸。
常見問題
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依工作負載、VRAM、GPU 分配、軟體、儲存、網路與總成本比較方案。
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