GPURENTO
Vytvořit účet

Průvodce výběrem GPU

Jak vybrat cloud GPU pro LLM.

Přímá odpověď

Vyberte LLM GPU v tomto pořadí: definujte úlohu, spočítejte paměť vah a běhu, přidejte KV cache nebo tréninkový stav, nastavte cíle latence nebo termínu, poté benchmarkujte nejmenší kompatibilní GPU. Porovnejte celkové náklady na přijatý výsledek. Nejnovější nebo nejrychlejší GPU není automaticky nejekonomičtější.

Zkontrolováno týmem infrastruktury GPURento · 1. září 2026

Klíčová fakta pro Jak vybrat cloud GPU pro LLM.
Krok 1Definujte úlohuInference, LoRA, plné ladění a trénování se liší.
Krok 2Odhadnout špičkovou paměťZahrňte běhový stav a rezervu.
Krok 3Nastavit cíl službyLatence, propustnost, termín a kvalita.
Krok 4Benchmarkujte celkové nákladyMěřte přijatý výsledek od začátku do konce.
Nejlepší pro
  • Týmy porovnávající rodiny GPU
  • Piloty LLM před žádostí o kapacitu
  • Plánování rozpočtu s explicitními předpoklady
  • Vysvětlení volby hardwaru recenzentům
Není nejlepší volbou, když
  • Nahrazení end-to-end benchmarku
  • Předpoklad, že počet parametrů se rovná celkové paměti
  • Výběr pouze podle špičkových FLOPS

Metoda rozhodování

Co ověřit před nasazením kapacity.

Obsah níže odděluje publikované specifikace, odkazy na katalog GPURento a rozhodnutí, která stále vyžadují benchmark pracovního zatížení.

01

1. Začněte režimem pracovního zatížení

Inference ukládá váhy a běhový stav; trénování přidává gradienty, stavy optimalizátoru a aktivace; efektivní ladění parametrů je mezi nimi. Před porovnáním hardwaru si zapište revizi modelu, přesnost, délku kontextu nebo sekvence, dávku a souběžnost.

02

2. Sestavte paměťový rozpočet

Hrubý odhad hmotnosti je parametry vynásobené bajty na parametr, ale kernely, kvantizační metadata, KV cache, aktivace a fragmentace přidávají režii. Považujte jakoukoli kalkulačku za užší výběr a poté ověřte špičkovou alokaci.

  • Přidejte 10–20% provozní rezervu jako počáteční předpoklad
  • Nemíchejte tiše desetinné GB a binární GiB
  • Znovu otestujte po změně kontextu, dávky nebo runtime
03

3. Porovnejte výsledky, ne specifikace

Pro inferenci porovnávejte latenci a dolary za milion přijatých tokenů. Pro školení porovnávejte čas a dolary za přijatý kontrolní bod. Pro vizuální práci porovnávejte náklady na přijatý obrázek, klip nebo snímek.

Užší výběr z katalogu

Relevantní možnosti GPU.

Otevřít selektor GPU
AdaDostupné

NVIDIA RTX 4090

24 GB GDDR6X · $0.34/hod

Obrázky, video a středně velká inference

EU West · PařížEU Central · Frankfurt
BlackwellDostupné

NVIDIA RTX 5090

32 GB GDDR7 · $0.69/hod

Rychlá inference a média na jednom GPU

EU West · PařížEU Central · Frankfurt
AmpereDostupné

NVIDIA A100 80GB

80 GB HBM2e · $1.19/hod

Trénování, dolaďování a HPC

EU West · PařížEU Central · Frankfurt
HopperDostupné

NVIDIA H100 SXM

80 GB HBM3 · $2.69/hod

Intenzivní trénování a inference FP8

EU West · PařížEU Central · Frankfurt
HopperDostupné

NVIDIA H200 SXM

141 GB HBM3e · $3.59/hod

Inference velkých modelů a HPC

EU West · PařížEU Central · Frankfurt

Otázky

Jasné odpovědi, včetně limitů.

Kolik paměti GPU potřebuje LLM?+

Minimálně se váhy musí vejít při zvolené přesnosti. Přidejte běhový pracovní prostor a KV cache pro inferenci, nebo gradienty, stav optimalizátoru a aktivace pro trénink.

Měl bych vždy zvolit GPU s největší VRAM?+

Ne. Extra paměť je cenná pouze tehdy, když se vyhne skutečnému omezení. Menší GPU může být levnější, když se pracovní zátěž vejde a splní výkonnostní cíl.

Může selektor zaručit kompatibilitu?+

Ne. Může vytvořit užší seznam z transparentních předpokladů, ale přesný model, běhové prostředí a kontejner musí být testovány.

Plán nasazení

Použijte užší výběr, pak spusťte pilot.

Selektor zužuje katalog; financovaný požadavek pracovního prostoru přemění vybranou konfiguraci na testovatelný plán.

Vytvořit pracovní prostor Zkontrolovat ceny