En iyi
- GPU ailelerini karşılaştıran ekipler
- Kapasite talebinden önce LLM pilotları
- Açık varsayımlarla bütçe planlaması
- İnceleyenlere bir donanım seçimini açıklamak
GPU seçim rehberi
Bir LLM için bulut GPU nasıl seçilir.
Doğrudan cevap
Bir LLM GPU'sunu şu sırayla seçin: görevi tanımlayın, ağırlık ve çalışma zamanı belleğini hesaplayın, KV önbelleği veya eğitim durumu ekleyin, gecikme veya son tarih hedefleri belirleyin ve ardından en küçük uyumlu GPU'yu kıyaslayın. Kabul edilen sonuç başına toplam maliyeti karşılaştırın. En yeni veya en hızlı GPU otomatik olarak en ekonomik değildir.
GPURento altyapı ekibi tarafından incelendi · 1 Eylül 2026
| Adım 1 | Görevi tanımlayın | Çıkarım, LoRA, tam ayar ve eğitim farklıdır. |
|---|---|---|
| Adım 2 | Tepe belleği tahmin edin | Çalışma zamanı durumunu ve payı dahil edin. |
| Adım 3 | Hizmet hedefini ayarla | Gecikme, verim, son tarih ve kalite. |
| Adım 4 | Toplam maliyeti kıyaslayın | Kabul edilen bir sonucu uçtan uca ölçün. |
En iyi uyum değil
- Uçtan uca bir kıyaslamanın yerini almak
- Parametre sayısının toplam belleğe eşit olduğunu varsaymak
- Yalnızca tepe FLOPS'tan seçim
Karar yöntemi
Kapasite dağıtmadan önce doğrulanacaklar.
Aşağıdaki içerik, yayınlanmış özellikleri, GPURento katalog referanslarını ve hala bir iş yükü kıyaslaması gerektiren kararları ayırır.
01
1. İş yükü moduyla başlayın
Çıkarım, ağırlıkları ve çalışma zamanı durumunu saklar; eğitim, gradyanlar, optimize edici durumları ve aktivasyonları ekler; parametre verimli ayar bunların arasında yer alır. Donanımı karşılaştırmadan önce model revizyonunu, hassasiyeti, bağlam veya dizi uzunluğunu, partiyi ve eşzamanlılığı yazın.
02
2. Bellek bütçesi oluşturun
Kaba bir ağırlık tahmini, parametrelerin parametre başına bayt ile çarpımıdır, ancak çekirdekler, niceleme meta verileri, KV önbelleği, aktivasyonlar ve parçalanma ek yük ekler. Herhangi bir hesap makinesini kısa liste olarak ele alın ve ardından tepe ayırmayı doğrulayın.
- Başlangıç varsayımı olarak %10–20 operasyonel pay ekleyin
- Ondalık GB ve ikili GiB'i sessizce karıştırmayın
- Bağlamı, toplu işi veya çalışma süresini değiştirdikten sonra yeniden test edin
03
3. Sonuçları karşılaştırın, özellikleri değil
Çıkarım için gecikmeyi ve kabul edilen milyon token başına doları karşılaştırın. Eğitim için kabul edilen kontrol noktası başına süreyi ve doları karşılaştırın. Görsel işler için kabul edilen görüntü, klip veya kare başına maliyeti karşılaştırın.
Katalog kısa listesi
İlgili GPU seçenekleri.
AdaKullanılabilir
NVIDIA RTX 4090
24 GB GDDR6X · $0,34/saat
Görüntü, video ve orta boy çıkarım
AB Batı · ParisAB Orta · Frankfurt
BlackwellKullanılabilir
NVIDIA RTX 5090
32 GB GDDR7 · $0,69/saat
Hızlı tek GPU çıkarımı ve medya
AB Batı · ParisAB Orta · Frankfurt
AmpereKullanılabilir
NVIDIA A100 80GB
80 GB HBM2e · $1,19/saat
Eğitim, ince ayar ve HPC
AB Batı · ParisAB Orta · Frankfurt
HopperKullanılabilir
NVIDIA H100 SXM
80 GB HBM3 · $2,69/saat
Yoğun eğitim ve FP8 çıkarımı
AB Batı · ParisAB Orta · Frankfurt
HopperKullanılabilir
NVIDIA H200 SXM
141 GB HBM3e · $3,59/saat
Büyük model çıkarımı ve HPC
AB Batı · ParisAB Orta · Frankfurt
Sorular
Sınırlar dahil net cevaplar.
Bir LLM ne kadar GPU belleğine ihtiyaç duyar?+
En azından ağırlıklar seçilen hassasiyete sığmalıdır. Çıkarım için çalışma zamanı çalışma alanı ve KV önbelleği veya eğitim için gradyanlar, iyimser durumu ve aktivasyonlar ekleyin.
Her zaman en fazla VRAM'e sahip GPU'yu mu seçmeliyim?+
Hayır. Ek bellek yalnızca gerçek bir kısıtlamayı önlediğinde değerlidir. İş yükü sığdığında ve performans hedefini karşıladığında daha küçük bir GPU daha ucuz olabilir.
Bir seçici uyumluluğu garanti edebilir mi?+
Hayır. Şeffaf varsayımlardan bir kısa liste üretebilir, ancak kesin model, çalışma zamanı ve konteyner test edilmelidir.
Kaynaklar ve kapsam
- NVIDIA A100 ürün sayfasıÜreticiden A100 mimarisi ve 80 GB yapılandırması.
- NVIDIA H100 ürün sayfasıÜreticiden mimari ve bellek özellikleri.
- NVIDIA H200 ürün sayfasıÜreticiden H200 bellek kapasitesi ve bant genişliği.
Son gözden geçirme 1 Eylül 2026. GPURento ücretleri güncel katalog referanslarıdır; sağlama durumu çalışma alanında görünür kalır ve üretici özellikleri iş yükü kıyaslamalarının yerini tutmaz.
Araştırmaya devam et
Dağıtım planı
Kısa listeyi kullanın, ardından bir pilot çalıştırın.
Seçici kataloğu daraltır; fonlanmış bir çalışma alanı talebi, seçilen yapılandırmayı test edilebilir bir plana dönüştürür.