Open source LLM

Porównanie modeli vs VRAM

Autor: Michał 8 min czytania

Tabela i zasady doboru modelu do pamięci GPU.

Porównanie modeli vs VRAM: decyzja sprzętowa przed zakupem GPU

To strona do podejmowania decyzji infrastrukturalnych: jaki model zmieści się stabilnie, jaką przepustowość uzyskasz i kiedy lepiej iść w cloud. VRAM to ograniczenie techniczne, ale też biznesowe.

Checklist doboru modelu do VRAM

  1. Określ docelowy model i wymaganą długość kontekstu.
  2. Policz pamięć na model + bufor operacyjny + równoległe requesty.
  3. Zweryfikuj throughput na docelowym hardware (nie tylko teoretycznie).
  4. Zdecyduj: skalowanie lokalne, hybryda czy pełny cloud.

Błędy doboru sprzętu

  • Kupowanie GPU „na styk” bez zapasu na realny ruch.
  • Brak testów wydajności po stronie aplikacji i kolejki zadań.
  • Przenoszenie kosztu błędnej decyzji na zespół operacyjny.

Powiązane zasoby i kolejne kroki

FAQ

Czy większy VRAM zawsze oznacza lepszy wynik?

Nie. Potrzebujesz też odpowiedniego modelu, optymalizacji i dopasowania do typu ruchu.

Kiedy cloud jest lepszy od własnego GPU?

Gdy obciążenie jest nieregularne i trudne do przewidzenia.