Cel mai bun pentru
- Echipe care compară familii de GPU
- Piloți LLM înainte de o cerere de capacitate
- Planificare bugetară cu presupuneri explicite
- Explicarea unei alegeri hardware recenzenților
Ghid de selecție GPU
Cum să alegi un GPU cloud pentru un LLM.
Răspuns direct
Alegeți un GPU LLM în această ordine: definiți sarcina, calculați memoria greutăților și de rulare, adăugați cache-ul KV sau starea de antrenare, setați țintele de latență sau termen, apoi benchmark-uiți cel mai mic GPU compatibil. Comparați costul total per rezultat acceptat. Cel mai nou sau cel mai rapid GPU nu este automat cel mai economic.
Revizuit de echipa de infrastructură GPURento · 1 septembrie 2026
| Pasul 1 | Definește sarcina | Inferența, LoRA, reglarea completă și antrenamentul diferă. |
|---|---|---|
| Pasul 2 | Estimează memoria de vârf | Includeți starea runtime și marja. |
| Pasul 3 | Setați ținta serviciului | Latență, debit, termen limită și calitate. |
| Pasul 4 | Benchmark-uiți costul total | Măsurați un rezultat acceptat end-to-end. |
Nu este cea mai bună alegere când
- Înlocuirea unui benchmark de la cap la cap
- Presupunerea că numărul de parametri este egal cu memoria totală
- Selectarea doar pe baza FLOPS de vârf
Metodă de decizie
Ce să verificați înainte de a implementa capacitate.
Conținutul de mai jos separă specificațiile publicate, referințele din catalogul GPURento și deciziile care necesită încă un benchmark al volumului de lucru.
01
1. Începeți cu modul de încărcare
Inferența stochează greutățile și starea runtime; antrenamentul adaugă gradienți, stări de optimizator și activări; reglarea eficientă a parametrilor se află între ele. Notați revizia modelului, precizia, contextul sau lungimea secvenței, lotul și concurența înainte de a compara hardware-ul.
02
2. Construiți un buget de memorie
O estimare brută a greutății este parametrii înmulțiți cu octeți per parametru, dar kernel-urile, metadatele de cuantizare, cache-ul KV, activările și fragmentarea adaugă suprasarcină. Tratați orice calculator ca o listă scurtă, apoi validați alocarea de vârf.
- Adăugați 10–20% spațiu operațional ca presupunere de pornire
- Nu amesteca GB zecimal și GiB binar în tăcere
- Retestează după schimbarea contextului, lotului sau runtime-ului
03
3. Comparați rezultatele, nu specificațiile
Pentru inferență, compară latența și dolarii per milion de tokeni acceptați. Pentru antrenare, compară timpul și dolarii per punct de control acceptat. Pentru munca vizuală, compară costul per imagine, clip sau cadru acceptat.
Listă scurtă din catalog
Opțiuni GPU relevante.
AdaDisponibil
NVIDIA RTX 4090
24 GB GDDR6X · $0.34/oră
Imagini, video și inferență de dimensiuni medii
UE Vest · ParisUE Central · Frankfurt
BlackwellDisponibil
NVIDIA RTX 5090
32 GB GDDR7 · $0.69/oră
Inferență rapidă pe un singur GPU și media
UE Vest · ParisUE Central · Frankfurt
AmpereDisponibil
NVIDIA A100 80GB
80 GB HBM2e · $1.19/oră
Antrenare, fine-tuning și HPC
UE Vest · ParisUE Central · Frankfurt
HopperDisponibil
NVIDIA H100 SXM
80 GB HBM3 · $2.69/oră
Antrenament intensiv și inferență FP8
UE Vest · ParisUE Central · Frankfurt
HopperDisponibil
NVIDIA H200 SXM
141 GB HBM3e · $3.59/oră
Inferență pentru modele mari și HPC
UE Vest · ParisUE Central · Frankfurt
Întrebări
Răspunsuri clare, inclusiv limitele.
De câtă memorie GPU are nevoie un LLM?+
La minimum, greutățile trebuie să încapă la precizia selectată. Adăugați spațiu de rulare și cache KV pentru inferență, sau gradienți, stare de optimizer și activări pentru antrenare.
Ar trebui să aleg întotdeauna GPU-ul cu cel mai mult VRAM?+
Nu. Memoria suplimentară este valoroasă doar când evită o constrângere reală. Un GPU mai mic poate fi mai ieftin când sarcina de lucru se potrivește și îndeplinește ținta de performanță.
Poate un selector să garanteze compatibilitatea?+
Nu. Poate produce o listă scurtă din ipoteze transparente, dar modelul exact, runtime-ul și containerul trebuie testate.
Surse și domeniu
- Pagina produsului NVIDIA A100Arhitectura A100 și configurația de 80 GB de la producător.
- Pagina produsului NVIDIA H100Specificații de arhitectură și memorie de la producător.
- Pagina produsului NVIDIA H200Capacitatea și lățimea de bandă a memoriei H200 de la producător.
Ultima verificare: 1 septembrie 2026. Tarifele GPURento sunt referințe curente de catalog; starea de provisioning rămâne vizibilă în workspace, iar specificațiile producătorului nu înlocuiesc benchmark-urile sarcinii de lucru.
Continuă cercetarea
Plan de implementare
Utilizați lista scurtă, apoi rulați un pilot.
Selectorul restrânge catalogul; o cerere de spațiu de lucru finanțat transformă configurația aleasă într-un plan testabil.