Как выбрать GPU для LLM, RAG и инференса
Как выбрать GPU для LLM, RAG и инференса При выборе GPU для AI-проекта легко зацепиться за одну цифру: объём VRAM. Но на практике этого недостаточно. На требования влияют сама модель, квантизация, длина контекста, KV-cache, количество одновременных запросов и сценарий работы. Поэтому две GPU с похожим объёмом памяти могут заметно отличаться по тому, как поведёт себя сервис под нагрузкой. В новой статье разобрали, чем отличаются V100, RTX 4090, RTX 5090 и A100, как оценивать запас видеопамяти и что проверить на пилоте до запуска в рабочую среду. А если после всех этих VRAM, KV-cache и inference engine вопросов стало не меньше, приходите к нам 😁 В ESTT доступны GPU VPS на V100, RTX 4090, RTX 5090 и A100. Наши инженеры помогут разобраться в задаче, подобрать GPU и остальные ресурсы и собрать конфигурацию под реальную нагрузку. 👉 Читать статью: https://dcestt.ru/blog/how-to-choose-gpu-vps?utm_source=max&utm_medium=social&utm_campaign=gpu_vps&utm_content=full_article GPU VPS: https://dcestt.ru/cloud/gpu-vps?utm_source=max&utm_medium=social&utm_campaign=gpu_vps&utm_content=full_article