Guia de carga de trabalho de GPU
Escolhendo uma GPU para inferência de LLM em produção
Como o tamanho do modelo, a quantização, o contexto, o lote e as metas de latência mudam a melhor GPU — e o custo real por solicitação.
Por AnchorGPU · Atualizado · 7 min de leituraEspecifique o contrato de serviço
Separe a inferência interativa do trabalho em lote offline. Defina o comprimento máximo do prompt, o comprimento típico e máximo da saída, a concorrência alvo, o tempo até o primeiro token, a latência entre tokens e a tolerância a erros. Uma única solicitação curta não é um teste de capacidade.
Mantenha as revisões do modelo e do tokenizador, o formato de quantização, o modelo de chat e as configurações de decodificação fixos ao comparar hardware. Caso contrário, um resultado mais rápido pode vir de uma carga de trabalho diferente ou de uma troca de qualidade, e não da GPU.
Orçamente mais do que os pesos do modelo
A inferência precisa de pesos do modelo, buffers de tempo de execução, ativações e geralmente um cache KV para sequências ativas. Mais sequências simultâneas e contextos mais longos alteram a memória necessária. O suporte à quantização e seu efeito na qualidade da saída precisam ser validados no tempo de execução escolhido.
Uma placa de 24 GB ou 48 GB é candidata para um modelo que caiba, não uma promessa de que todo modelo em uma classe de tamanho de parâmetro será executado. Teste o modelo real e o limite de contexto. Aceleradores com mais memória são úteis quando reduzem o particionamento ou fornecem folga de concorrência medida.
Réplicas ou um modelo distribuído?
Se o modelo couber em uma GPU, réplicas independentes podem ser uma forma direta de atender mais solicitações. O paralelismo de tensor distribui partes do modelo e introduz comunicação entre aceleradores. O paralelismo de pipeline tem diferentes compensações de posicionamento e utilização.
Verifique a orientação atual do vLLM e a topologia da máquina entregue antes de escolher a quantidade de placas. Não presuma que SXM, PCIe, quatro placas ou um número agregado de VRAM implique um tecido de conexão específico.
Qualifique a pilha de software antes de medir o tempo
Confirme o driver, a compilação CUDA ou ROCm, o suporte à arquitetura da GPU e a disponibilidade dos operadores que seu modelo precisa. As tags de contêiner devem ser fixadas e um ambiente novo deve reproduzir o mesmo resultado de inferência.
Vincule um primeiro teste ao loopback, use uma chave API e não exponha um endpoint de modelo sem autenticação. Acesso remoto, TLS, controles de ingresso e monitoramento de serviços exigem uma configuração de implantação explícita; eles não são criados ao selecionar uma imagem do catálogo.
Meça o tráfego realista
Aqueça o servidor e separe o tempo de carregamento do modelo dos resultados em estado estável. Reproduza uma mistura representativa de comprimentos de prompt, comprimentos de saída e solicitações simultâneas. Relate juntos a taxa de transferência de solicitações aceitas, latência p95, erros e uso de memória.
Aumente o tráfego até que a meta de latência ou confiabilidade deixe de ser atendida e, então, deixe margem de capacidade. Mantenha os testes de inicialização a frio e de recuperação separados: a prontidão operacional inclui restaurar o serviço após uma falha de processo ou de nó.
Compare o custo da saída útil
Para um intervalo medido, divida o custo total de alocação atribuível a esse intervalo pela saída entregue com sucesso. Se relatar custo por milhão de tokens, diga se os tokens de entrada e saída estão incluídos e use a mesma convenção para todos os candidatos.
Um aluguer fixo de 7 ou 30 dias é pago pelo período completo, incluindo tempo ocioso. Projete a utilização explicitamente e inclua opções antes de comparar configurações. Os preços de catálogo da AnchorGPU são entradas modeladas; nenhum benchmark de serviço em tempo real ou disponibilidade de produção é afirmado aqui.
Fontes e método editorial
A documentação oficial sustenta as explicações técnicas. As recomendações de hardware são nossa interpretação dependente da carga de trabalho, não uma garantia de desempenho medida.
vLLM — início rápido e serviço ↗vLLM — serviço distribuído e paralelismo ↗vLLM — requisitos de instalação de GPU ↗