在启动集群之前，
先了解能运行什么。
评估任意开源 model 在物理 GPU 上的显存、每秒 Token 数、首字延迟（TTFT）及每小时成本。基于实际运行数据评估。
选择规格
装得下
模型
Llama-3-70B
量化方式
4比特 (INT4)
推荐 GPU
2x H100 (80GB)
上下文长度
8,192
并发用户数
4
总显存 (VRAM)
52.5 GB
估算吞吐量
约 91 tok/s/用户
估算首字延迟 (TTFT)
约 1154 ms
估算每小时成本
$4.58 / 小时
开源模型是免费的，但 GPU 算力不是。
拉取容器
→
CUDA 匹配的 wheels
→
下载 140 GB 权重
→
显存溢出 (OOM)
权重装得下，KV 缓存装不下。
在生产级上下文长度和活跃并发下，缓存才是耗尽显存的元凶。内存溢出（OOM）错误往往在模型加载完成后才出现。
单并发基准测试看起来不错。
在并发压力下，每位用户的每秒 Token 数仅为单并发测试的一小部分。当批次容量达到饱和时，排队延迟将占据主导地位。
两张 GPU 本应是两倍速度。
如果互连架构选择错误，并非如此。高延迟的通信开销占据主导，导致张量并行执行受限于总线带宽瓶颈。
账单到来前，先算一笔账。
在实际租用设备前，避开所有需要付出高昂代价才能发现的配置陷阱：了解适配情况、每小时成本、并发流量下的表现，以及增加 GPU 到底能带来速度提升还是仅仅增加成本。
显存占用细分
模型权重: 35.8 GB
KV 缓存: 10.7 GB
框架开销: 6.0 GB
68.2%
20.5%
11.4%
所需显存
52.5 GB
推荐最少 GPU
2x A100 (40GB)
最大批次大小
28
估算吞吐量
约 91 tok/s
在规划集群规模前，值得校验的测试结果。
基于实际基准测试数据评估。
每一项预测都会与回归测试集中的实际运行数据进行验证：公开发布的文件大小、基准测试结果以及实际使用的硬件，涵盖显存、解码速度和微调吞吐量等数百个案例。我们公开所有偏差与边缘案例，保持完全透明。
在配置 8 台还是 16 台 GPU 之前，先验证数学计算。
广泛应用于全球领先科技公司与高校的科研人员及工程师
估算背后的基础数据。
提供每个开源模型的架构、注意结构、层数与头数、上下文长度以及不同量化下的硬件要求；同时收录社区提交的基准测试实测数据。
解释这些数字的同一份参考资料。
包含一个关于构建大型语言模型的 30 章大师课，以及涵盖 Transformer 内部机制、注意力、量化、微调与推理的工程课程库。
从工具获取准确的数据，并在课程中学习其背后的原理。
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