- Tímy porovnávajúce rodiny GPU
- LLM piloty pred žiadosťou o kapacitu
- Plánovanie rozpočtu s explicitnými predpokladmi
- Vysvetlenie výberu hardvéru recenzentom
Sprievodca výberom GPU
Ako vybrať cloud GPU pre LLM.
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
| Krok 1 | Definujte úlohu | Inferencia, LoRA, plné ladenie a tréning sa líšia. |
|---|---|---|
| Krok 2 | Odhadnúť špičkovú pamäť | Zahrňte runtime stav a rezervu. |
| Krok 3 | Nastaviť cieľ služby | Latencia, priepustnosť, termín a kvalita. |
| Krok 4 | Benchmarkujte celkové náklady | Zmerajte akceptovaný výsledok od začiatku do konca. |
- 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.
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.
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
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.
Katalógový užší výber
Relevantné možnosti GPU.
NVIDIA RTX 4090
24 GB GDDR6X · $0.34/hod
Obrázky, video a stredne veľká inferencia
NVIDIA RTX 5090
32 GB GDDR7 · $0.69/hod
Rýchla inferencia a médiá na jednom GPU
NVIDIA A100 80GB
80 GB HBM2e · $1.19/hod
Tréning, doladenie a HPC
NVIDIA H100 SXM
80 GB HBM3 · $2.69/hod
Intenzívny tréning a FP8 inferencia
NVIDIA H200 SXM
141 GB HBM3e · $3.59/hod
Inferencia veľkých modelov a HPC
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.
- Produktová stránka NVIDIA A100Architektúra A100 a konfigurácia 80 GB od výrobcu.
- Produktová stránka NVIDIA H100Architektúra a pamäťové špecifikácie od výrobcu.
- Produktová stránka NVIDIA H200Kapacita pamäte a priepustnosť H200 od výrobcu.
Naposledy skontrolované 1. septembra 2026. Sadzby GPURento sú aktuálne katalógové referencie; stav poskytovania zostáva viditeľný v pracovnom priestore a špecifikácie výrobcu nenahrádzajú benchmarky pracovného zaťaženia.
Pokračovať vo výskume
Plán nasadenia
Použite užší výber, potom spustite pilot.
Selektor zužuje katalóg; žiadosť z financovaného pracovného priestoru zmení vybranú konfiguráciu na testovateľný plán.