VRAM ihtiyacı, ECC, kullanım tipi, maliyet/latency önceliği ve multi-GPU seçeneğine göre LLM için uygun GPU sınıfını karşılaştırın.
$ need: VRAM + ECC + workload $ candidates: 24 / 32 / 48 / 80 / 96 / 141 GB $ multi-GPU: only with supported parallelism $ benchmark before production
GPU seçiminde yalnız VRAM'e bakmak eksiktir. ECC, sunucu form faktörü, throughput, concurrency, model paralelliği ve 7/24 işletim gereksinimi seçim sonucunu değiştirebilir.
Bu araç kapasite planlaması için başlangıç tahmini üretir; üretim kararı yük testi ve gerçek izleme verileriyle doğrulanmalıdır.
Değerleri değiştirip tekrar hesaplayın.
Model + KV cache + runtime hedefi tek GPU belleğine sığıyorsa operasyon daha basit olur. Sığmıyorsa tensor/pipeline parallelism veya offload seçeneklerinin runtime tarafından desteklenmesi gerekir.
RTX 5090 32 GB GDDR7 sunar. L40S 48 GB bellekle veri merkezi odaklıdır; RTX 6000 Ada 48 GB, RTX PRO 6000 Blackwell 96 GB ECC bellek seçenekleri sunar. H200 ise 141 GB HBM3e sınıfındadır.
Uzun süreli üretim, bilimsel hesap ve kurumsal iş yüklerinde bellek hata düzeltme özelliği tercih sebebi olabilir. GeForce sınıfı ile profesyonel/veri merkezi sınıfını sadece fiyatla kıyaslamayın.
Aynı VRAM kapasitesine sahip GPU'ların Tensor Core nesli, bellek bant genişliği, güç limiti ve yazılım optimizasyonu farklı olabilir. Son seçimi gerçek model ve batch ile ölçün.
32 GB VRAM'e sığan yerel inference ve geliştirme işleri için güçlü bir seçenek olabilir; ECC veya veri merkezi özellikleri gereken üretimde farklı sınıflar değerlendirilmelidir.
NVIDIA L40S ve RTX 6000 Ada 48 GB sınıfındadır; kullanım, soğutma, lisans ve sunucu uyumluluğu ayrıca kontrol edilmelidir.
RTX PRO 6000 Blackwell ailesinde 96 GB GDDR7 ECC seçenekleri bulunur.
NVIDIA H200 141 GB HBM3e bellek sunar.
İş yükünüzü, trafik profilinizi ve büyüme hedefinizi iletin; uygun VPS veya GPU sunucu sınıfını netleştirelim.