Sprievodca výberom GPU

Ako vybrať cloud GPU pre LLM.

Priama odpoveď

Vyberte LLM GPU v tomto poradí: definujte úlohu, vypočítajte pamäť váh a runtime, pridajte KV cache alebo tréningový stav, nastavte ciele latencie alebo termínu, potom benchmarkujte najmenší kompatibilný GPU. Porovnajte celkové náklady na akceptovaný výsledok. Najnovší alebo najrýchlejší GPU nie je automaticky najekonomickejší.

Preskúmané tímom infraštruktúry GPURento · 1. september 2026

Kľúčové fakty pre Ako vybrať cloud GPU pre LLM.
Krok 1Definujte úlohuInferencia, LoRA, plné ladenie a tréning sa líšia.
Krok 2Odhadnúť špičkovú pamäťZahrňte runtime stav a rezervu.
Krok 3Nastaviť cieľ službyLatencia, priepustnosť, termín a kvalita.
Krok 4Benchmarkujte celkové nákladyZmerajte akceptovaný výsledok od začiatku do konca.
Najlepšie pre
  • Tímy porovnávajúce rodiny GPU
  • LLM piloty pred žiadosťou o kapacitu
  • Plánovanie rozpočtu s explicitnými predpokladmi
  • Vysvetlenie výberu hardvéru recenzentom
Nie je najlepšia voľba, keď
  • Nahradenie end-to-end benchmarku
  • Predpoklad, že počet parametrov sa rovná celkovej pamäti
  • Výber iba zo špičkových FLOPS

Metóda rozhodovania

Čo overiť pred nasadením kapacity.

Obsah nižšie oddeľuje publikované špecifikácie, referencie katalógu GPURento a rozhodnutia, ktoré stále vyžadujú benchmark záťaže.

01

1. Začnite s režimom pracovného zaťaženia

Inferencia ukladá váhy a runtime stav; tréning pridáva gradienty, stavy optimalizátora a aktivácie; efektívne ladenie parametrov je medzi nimi. Zapíšte si revíziu modelu, presnosť, kontext alebo dĺžku sekvencie, dávku a súbežnosť pred porovnaním hardvéru.

02

2. Vytvorte pamäťový rozpočet

Hrubý odhad hmotnosti je parametre vynásobené bajtmi na parameter, ale kernely, kvantizačné metadáta, KV cache, aktivácie a fragmentácia pridávajú réžiu. Považujte akúkoľvek kalkulačku za užší výber a potom overte špičkovú alokáciu.

  • Pridajte 10–20% prevádzkovej rezervy ako počiatočný predpoklad
  • Nemiešajte ticho desatinné GB a binárne GiB
  • Znovu otestujte po zmene kontextu, dávky alebo runtime
03

3. Porovnajte výsledky, nie špecifikácie

Pre inferenciu porovnajte latenciu a doláre za milión akceptovaných tokenov. Pre tréning porovnajte čas a doláre za akceptovaný kontrolný bod. Pre vizuálnu prácu porovnajte náklady na akceptovaný obrázok, klip alebo snímku.

Otázky

Jasné odpovede vrátane limitov.

Koľko pamäte GPU potrebuje LLM?+

Minimálne váhy sa musia zmestiť pri zvolenej presnosti. Pridajte runtime pracovný priestor a KV cache pre inferenciu, alebo gradienty, stav optimalizátora a aktivácie pre tréning.

Mám si vždy vybrať GPU s najväčšou VRAM?+

Nie. Extra pamäť je cenná iba vtedy, keď sa vyhne skutočnému obmedzeniu. Menšie GPU môže byť lacnejšie, keď sa pracovné zaťaženie zmestí a spĺňa výkonnostný cieľ.

Môže selektor zaručiť kompatibilitu?+

Nie. Môže vytvoriť užší zoznam z transparentných predpokladov, ale presný model, runtime a kontajner sa musia otestovať.

Plán nasadenia

Použite užší výber, potom spustite pilot.

Selektor zužuje katalóg; žiadosť z financovaného pracovného priestoru zmení vybranú konfiguráciu na testovateľný plán.