Najlepsze dla
- Zespoły porównujące rodziny GPU
- Pilotaże LLM przed wnioskiem o wydajność
- Planowanie budżetu z jawnymi założeniami
- Wyjaśnianie wyboru sprzętu recenzentom
Przewodnik wyboru GPU
Jak wybrać cloud GPU dla LLM.
Bezpośrednia odpowiedź
Wybierz GPU LLM w tej kolejności: zdefiniuj zadanie, oblicz pamięć wag i czasu wykonania, dodaj pamięć podręczną KV lub stan treningu, ustaw cele opóźnienia lub terminu, a następnie porównaj najmniejszy kompatybilny GPU. Porównaj całkowity koszt na zaakceptowany wynik. Najnowszy lub najszybszy GPU nie jest automatycznie najbardziej ekonomiczny.
Przejrzane przez zespół infrastruktury GPURento · 1 września 2026
| Krok 1 | Zdefiniuj zadanie | Inferencja, LoRA, pełne strojenie i trenowanie różnią się. |
|---|---|---|
| Krok 2 | Oszacuj szczytową pamięć | Uwzględnij stan środowiska uruchomieniowego i zapas. |
| Krok 3 | Ustaw cel usługi | Opóźnienie, przepustowość, termin i jakość. |
| Krok 4 | Porównaj całkowity koszt | Zmierz zaakceptowany wynik end-to-end. |
Nie najlepsze dopasowanie, gdy
- Zastępowanie benchmarku end-to-end
- Zakładanie, że liczba parametrów równa się całkowitej pamięci
- Wybór na podstawie szczytowych FLOPS
Metoda decyzyjna
Co zweryfikować przed wdrożeniem pojemności.
Poniższa treść oddziela opublikowane specyfikacje, referencje katalogowe GPURento i decyzje, które nadal wymagają benchmarku obciążenia.
01
1. Zacznij od trybu obciążenia
Inferencja przechowuje wagi i stan środowiska uruchomieniowego; trenowanie dodaje gradienty, stany optymalizatora i aktywacje; strojenie parametrycznie efektywne jest pomiędzy. Zapisz rewizję modelu, precyzję, kontekst lub długość sekwencji, partię i współbieżność przed porównaniem sprzętu.
02
2. Zbuduj budżet pamięci
Przybliżone oszacowanie wagi to parametry pomnożone przez bajty na parametr, ale jądra, metadane kwantyzacji, pamięć podręczna KV, aktywacje i fragmentacja dodają narzut. Traktuj każdy kalkulator jako listę wstępną, a następnie zweryfikuj szczytową alokację.
- Dodaj 10–20% zapasu operacyjnego jako założenie początkowe
- Nie mieszaj cicho dziesiętnych GB i binarnych GiB
- Przetestuj ponownie po zmianie kontekstu, partii lub środowiska uruchomieniowego
03
3. Porównuj wyniki, nie specyfikacje
W przypadku wnioskowania porównaj opóźnienie i dolary za milion akceptowanych tokenów. W przypadku trenowania porównaj czas i dolary za akceptowany punkt kontrolny. W przypadku pracy wizualnej porównaj koszt za akceptowany obraz, klip lub klatkę.
Lista wstępna katalogu
Odpowiednie opcje GPU.
AdaDostępne
NVIDIA RTX 4090
24 GB GDDR6X · $0.34/godz.
Obrazy, wideo i inferencja średniej wielkości
EU West · ParyżEU Central · Frankfurt
BlackwellDostępne
NVIDIA RTX 5090
32 GB GDDR7 · $0.69/godz.
Szybkie wnioskowanie i media na jednym GPU
EU West · ParyżEU Central · Frankfurt
AmpereDostępne
NVIDIA A100 80GB
80 GB HBM2e · $1.19/godz.
Trenowanie, dostrajanie i HPC
EU West · ParyżEU Central · Frankfurt
HopperDostępne
NVIDIA H100 SXM
80 GB HBM3 · $2.69/godz.
Intensywne trenowanie i inferencja FP8
EU West · ParyżEU Central · Frankfurt
HopperDostępne
NVIDIA H200 SXM
141 GB HBM3e · $3.59/godz.
Inferencja dużych modeli i HPC
EU West · ParyżEU Central · Frankfurt
Pytania
Jasne odpowiedzi, w tym ograniczenia.
Ile pamięci GPU potrzebuje LLM?+
Co najmniej wagi muszą się zmieścić przy wybranej precyzji. Dodaj przestrzeń roboczą i pamięć podręczną KV dla wnioskowania, lub gradienty, stan optymalizatora i aktywacje dla trenowania.
Czy zawsze powinienem wybierać GPU z największą ilością VRAM?+
Nie. Dodatkowa pamięć jest cenna tylko wtedy, gdy unika rzeczywistego ograniczenia. Mniejszy GPU może być tańszy, gdy obciążenie mieści się i spełnia cel wydajności.
Czy selektor może zagwarantować kompatybilność?+
Nie. Może stworzyć krótką listę z przejrzystych założeń, ale dokładny model, środowisko uruchomieniowe i kontener muszą być przetestowane.
Źródła i zakres
- Strona produktu NVIDIA A100Architektura A100 i konfiguracja 80 GB od producenta.
- Strona produktu NVIDIA H100Specyfikacje architektury i pamięci od producenta.
- Strona produktu NVIDIA H200Pojemność i pasmo pamięci H200 według producenta.
Ostatnia weryfikacja 1 września 2026. Stawki GPURento są bieżącymi odniesieniami katalogowymi; stan udostępniania pozostaje widoczny w obszarze roboczym, a specyfikacje producenta nie zastępują benchmarków obciążenia.
Kontynuuj badania
Plan wdrożenia
Użyj listy, a następnie uruchom pilotaż.
Selektor zawęża katalog; żądanie z finansowanego obszaru roboczego zamienia wybraną konfigurację w testowalny plan.