L40S 和 A100 哪个适合推理?按模型大小、并发和上下文长度来选

先说结论:单卡装得下、请求多、能用 FP8 的推理,优先选 L40S;单路对话要求快、上下文很长、模型大到必须多卡张量并行的,优先选 A100(尤其是 80GB SXM 版)。 如果说不清自己的任务属于哪一类,可以用同一个镜像在两张卡上各跑一轮同样的请求,这比反复对照参数表更可靠。下面按你手上要跑的任务逐项判断。先用三个问题对一下自己的任务模型多大,打...

大模型推理延迟高怎么优化:先分清首字慢还是出字慢,再对症调参

推理延迟高,先别急着换卡。建议先把延迟拆成两段:首字延迟(TTFT)和逐字延迟(TPOT,也叫 ITL)。首字慢通常出在预填充阶段,原因多是 prompt 太长,或者请求在排队。出字卡顿通常出在解码阶段,常见原因是显存带宽不够,或者正在生成的请求被新请求打断。这两类问题的瓶颈不同,处理方法也不同,搞错方向时调参往往没有效果。下面按排查顺序展开:先测,再...

大模型训练GPU怎么选:先算显存账,再定互联和卡数

同一个 7B 模型,QLoRA 微调一张 24GB 消费级卡就能跑,全参数微调却要好几张 80GB 卡加参数切分。差别不在模型本身,而在训练时显存里到底装了几样东西。所以选卡的顺序永远是:先确定用哪种训练方式,再算显存账,最后才决定卡数和互联。四档训练方式对应的卡位先给一个可以直接对照的起点,具体到某个模型的显存门槛,官网的模型选卡指南按模型列得更细,...

大模型推理GPU怎么选?显存带宽与精度档位

先分清 Prefill 阶段的算力开销与 Decode 阶段的带宽开销各占哪一段,再据此确定硬件规格。推理GPU的开销构成:算力、显存带宽与常驻显存各买到了什么一张大模型推理GPU的价值并非单一维度的峰值算力,而是由三笔可分别核算的开销构成:并行处理输入 Prompt 所消耗的算力、逐 Token 生成时反复搬运权重与 KV Cache 所消耗的显存带...

多模态大模型GPU显存配置推荐:11B与90B各要几张卡

结论先行:多模态显存三档卡型怎么落位多模态大模型GPU显存配置推荐可以先记住三个落点:11B 级视觉模型至少 32GB 显存卡型(如 RTX 5090、L40S),单卡吃紧或高并发时上 80GB(如 A100 80GB),90B 级必须 8 卡 TP=8 张量并行。视觉模型上云后,显存规划比纯文本模型更容易失准,原因在于多出三笔增量开销。下面这份速查表...