Подберите оптимальный GPU для запуска LLM
Калькулятор показывает ориентировочные значения. Для точного подбора инфраструктуры под ваш запрос рекомендуем — мы подробно рассмотрим вашу задачу и предложим оптимальное решение.
- Параметры
Модель
Квантизация модели
Квантизация KV cache
Длина контекста
- GPUВыберите модель и ее параметры, чтобы получить список подходящих GPU под ваши задачи
Параметры модели
Вес модели
0 ГБ
KV Cache
0 ГБ
Активации
0 ГБ
Оверхед
0 ГБ
0 %
Потребления от GPU
Все для AI в одной панели управления
Выделенные серверы
Используйте для инференса, файн-тюнинга и обучения языковых моделей. Есть серверы в наличии: NVIDIA HGX B300, H200, RTX 6000 PRO L, RTX 4090 и другие.
Облачные серверы
Надежные виртуальные машины для сервисов в облаке, которые общаются с ассистентами — с автоматическим масштабированием, оплатой по потреблению и готовностью за минуты.
Foundation Models Catalog (FMC)
Сервис для запуска и управления LLM в облаке Selectel. Выберите модель, конфигурацию и получите готовый endpoint для работы с ней.
Возможности для быстрого старта
− 44% скидка в облаке
− 29% на NVIDIA A100 (40 ГБ) и −44% на NVIDIA A30. Они подойдут для обучения нейросетей, решения сложных AI-вычислений, ускорения рабочих нагрузок и инференса.
FAQ
- Какие факторы формируют серверный расчет VRAM?
- Как размер батча (Batch Size) влияет на требования к памяти?
- Какие типы квантования оптимальны для инференса?
- Что происходит при превышении лимита VRAM в продакшене?
- Как рассчитать VRAM для MoE (Mixtral, DeepSeek) архитектур?
- Как выбрать оптимальный GPU под расчетные данные?
Готовы начать?
Зарегистрируйтесь в панели управления, чтобы получить доступ ко всем продуктам Selectel и управлять инфраструктурой в едином окне