Infrastruktura AI: CPU, GPU i środowisko uruchomieniowe

Sprzęt powinien wynikać z obciążenia, a nie z samego hasła AI. Różne zadania mają zupełnie inne wymagania.

CPUGPUVRAMSERWERY

Kiedy wystarczy CPU

Embeddingi, lekkie modele, przetwarzanie danych i część automatyzacji może działać na CPU, zwłaszcza gdy czas odpowiedzi nie musi być bardzo krótki.

Kiedy potrzebne jest GPU

Większe modele, generowanie, transkrypcja lub duża równoległość często zyskują znacząco na GPU. Kluczowe są VRAM, przepustowość pamięci i sposób podziału modelu.

Nie tylko sprzęt

Stabilny system wymaga także kolejek, monitoringu, logów, mechanizmu restartu i zarządzania zasobami. Bez tego nawet szybki model nie tworzy niezawodnej usługi.

CPU i GPU pełnią inne role

GPU przyspiesza obliczenia równoległe modeli, ale pipeline AI obejmuje też przygotowanie danych, sieć, storage, kolejki, indeksowanie i logowanie. Wąskie gardło może znajdować się poza GPU, dlatego infrastruktury nie należy oceniać wyłącznie liczbą kart.

Co mierzyć przy doborze sprzętu

Znaczenie mają rozmiar modelu, VRAM, przepustowość pamięci, długość kontekstu, wielkość batcha, charakter obciążenia i wymagany czas odpowiedzi. Dla zadań batchowych priorytety mogą być inne niż dla interaktywnego API.

Warunki stabilnego testu

Stała wersja sterownika i runtime.
Jawna konfiguracja modelu.
Temperatury i limity mocy pod kontrolą.
Powtarzalne dane wejściowe.
Zapis błędów i czasu wykonania.

Autor i standard publikacji: Tervyxa Systems

Materiał ma charakter techniczno-edukacyjny. Oddziela przykłady architektury od potwierdzonych wyników i nie przedstawia fikcyjnych wdrożeń. Zobacz standardy redakcyjne oraz metodykę Laboratorium Tervyxa.

Powiązane tematy

TERVYXA SYSTEMS

Dobór sprzętu po pomiarach

Najpierw profil obciążenia, później decyzja o CPU, GPU, chmurze lub modelu hybrydowym.

Lokalne AI