GPU-workloadgids
Een GPU kiezen voor LLM-inferentie in productie
Hoe modelgrootte, kwantisering, context, batching en latentiedoelen de beste GPU veranderen—en de werkelijke kosten per aanvraag.
Door AnchorGPU · Bijgewerkt · 7 min leestijdSpecificeer het servingcontract
Scheid interactieve serving van offline batchwerk. Definieer maximale promptlengte, typische en maximale uitvoerlengte, beoogde concurrency, tijd tot eerste token, latentie tussen tokens en fouttolerantie. Eén kort verzoek is geen capaciteitstest.
Houd de model- en tokenizerrevisies, het kwantisatieformaat, het chatsjabloon en de decoderingsinstellingen vast bij het vergelijken van hardware. Anders kan een sneller resultaat voortkomen uit een andere workload of een kwaliteitscompromis in plaats van de GPU.
Budgetteer meer dan de modelgewichten
Inferentie vereist modelgewichten, runtimebuffers, activeringen en doorgaans een KV-cache voor actieve sequenties. Meer gelijktijdige sequenties en langere contexten veranderen het benodigde geheugen. Kwantiseringsondersteuning en het effect ervan op de uitvoerkwaliteit moeten op de gekozen runtime worden gevalideerd.
Een 24 GB- of 48 GB-kaart is een kandidaat voor een model dat past, geen belofte dat elk model in een parameterklasse zal draaien. Test het daadwerkelijke model en de contextlimiet. Accelerators met meer geheugen zijn nuttig wanneer ze partitionering verminderen of gemeten gelijktijdigheidsruimte bieden.
Replica's of een gedistribueerd model?
Als het model op één GPU past, kunnen onafhankelijke replica's een eenvoudige manier zijn om meer verzoeken te verwerken. Tensorparallellisme verdeelt delen van het model en introduceert communicatie tussen accelerators. Pipelineparallellisme heeft andere afwegingen qua plaatsing en benutting.
Controleer de huidige vLLM-richtlijnen en de geleverde machinetopologie voordat u een kaartaantal kiest. Ga er niet van uit dat SXM, PCIe, vier kaarten of een geaggregeerd VRAM-getal een bepaalde verbonden fabric impliceert.
Kwalificeer de softwarestack voordat u gaat timen
Bevestig de driver, CUDA- of ROCm-build, GPU-architectuurondersteuning en beschikbaarheid van de operators die uw model nodig heeft. Containertags moeten worden vastgezet en een nieuwe omgeving moet hetzelfde servingresultaat reproduceren.
Bind een eerste test aan loopback, gebruik een API-sleutel en stel geen ongeauthenticeerd modeleindpunt bloot. Externe toegang, TLS, ingresscontroles en servicemonitoring vereisen een expliciete implementatieconfiguratie; deze worden niet aangemaakt door een catalogusimage te selecteren.
Meet realistisch verkeer
Warm de server op en scheid de laadtijd van het model van de steady-state-resultaten. Speel een representatieve mix van promptlengtes, uitvoerlengtes en gelijktijdige verzoeken af. Rapporteer geaccepteerde verzoekdoorvoer, p95-latentie, fouten en geheugengebruik samen.
Verhoog het verkeer totdat de latentie- of betrouwbaarheidsdoelstelling niet meer wordt gehaald en laat vervolgens capaciteitsmarge over. Houd koude-start- en hersteltests gescheiden: operationele gereedheid omvat het herstellen van de dienst na een proces- of node-storing.
Vergelijk de kosten van nuttige uitvoer
Deel voor een gemeten interval de volledige toewijzingskosten die aan dat interval kunnen worden toegerekend door de succesvol geleverde output. Als u kosten per miljoen tokens rapporteert, vermeld dan of input- en outputtokens zijn inbegrepen en gebruik dezelfde conventie voor elke kandidaat.
Een vaste huurperiode van 7 of 30 dagen wordt voor de hele termijn betaald, inclusief inactieve tijd. Projecteer het gebruik expliciet en neem opties op voordat u configuraties vergelijkt. AnchorGPU-catalogusprijzen zijn gemodelleerde invoer; hier wordt geen live serving-benchmark of productiebeschikbaarheid beweerd.
Bronnen & redactionele methode
Officiële documentatie ondersteunt de technische uitleg. Hardware-aanbevelingen zijn onze workloadafhankelijke interpretatie, geen gemeten prestatiegarantie.
vLLM — quickstart en serving ↗vLLM — gedistribueerde serving en parallellisme ↗vLLM — GPU-installatievereisten ↗