Halkali Merkez Viertel Fatih Str. Ozgur Apt. No. 46, Kucukcekmece, Istanbul, 34303, TR
GPU-Klassen für LLM-Inferenz anhand von VRAM, ECC, Workload, Kosten/Latenz und Multi-GPU vergleichen.
$ need: VRAM + ECC + workload $ candidates: 24 / 32 / 48 / 80 / 96 / 141 GB $ multi-GPU: only with supported parallelism $ benchmark before production
VRAM allein reicht nicht. ECC, Server-Formfaktor, Durchsatz, Concurrency, Modellparallelisierung und 24/7-Betrieb beeinflussen die Wahl.
Dieses Tool liefert eine Startschätzung für die Kapazitätsplanung; Produktionsentscheidungen müssen mit Lasttests und echten Messdaten validiert werden.
Werte ändern und erneut berechnen.
Passt das Modell auf eine GPU, ist der Betrieb einfacher. Sonst muss die Runtime Parallelisierung oder Offload unterstützen.
RTX 5090 bietet 32 GB GDDR7, L40S und RTX 6000 Ada 48 GB, RTX PRO 6000 Blackwell 96 GB ECC und H200 141 GB HBM3e.
Für lange Produktions- und wissenschaftliche Workloads kann Fehlerkorrektur wichtig sein.
Tensor-Generation, Speicherbandbreite, Power-Limits und Software-Kernels unterscheiden sich.
Für Modelle innerhalb von 32 GB kann sie besonders für Entwicklung und lokale Inferenz stark sein.
L40S und RTX 6000 Ada gehören zur 48-GB-Klasse.
RTX PRO 6000 Blackwell bietet 96 GB GDDR7 ECC.
NVIDIA H200 bietet 141 GB HBM3e.
Nennen Sie Workload, Traffic-Profil und Wachstumsziel, damit die passende VPS- oder GPU-Serverklasse bestimmt werden kann.
Türkei (Türkisch)
Germany (German)
Worldwide (English)
