VRAM ხშირად პირველი მკაცრი შეზღუდვაა
AI ინფერენსი და ML დატვირთვებში მოდელის მოცულობა და პაკეტის/ერთდროული დატვირთვა განსაზღვრავს, დაეტევა თუ არა სამუშაო GPU მეხსიერებაში. თუ დატვირთვა VRAM-ში არ ეტევა, უფრო სწრაფი GPU მაინც შეიძლება არასწორი არჩევანი იყოს.
ერთი დიდი GPU და რამდენიმე პატარა ყოველთვის ეკვივალენტური არ არის
მრავალ-GPU ეფექტიანობა დამოკიდებულია ფრეიმვორკზე, GPU-ებს შორის კომუნიკაციასა და დატვირთვის განაწილებაზე. წინასწარ გადაამოწმეთ პროგრამული მხარდაჭერა.
CPU და RAM არ უნდა გახდეს შეზღუდვის წერტილი
წინასწარი დამუშავება, დეკომპრესია, მოთხოვნების დამუშავება და მოდელის ჩატვირთვა იყენებს CPU/RAM რესურსებს. GPU შეიძლება მოცდეს, თუ დანარჩენი სისტემა ვერ აწვდის მონაცემებს საკმარისი სიჩქარით.
საცავის გამტარუნარიანობა მნიშვნელოვანია
მოდელის ფაილები, მონაცემთა ნაკრებები, რენდერის რესურსები და შედეგები შეიძლება დიდი იყოს. NVMe-ის გამტარუნარიანობა ზოგ შემთხვევაში მოცულობაზე უფრო მნიშვნელოვანი ხდება.
ყოველთვიური გამოყოფილი მოდელი მუდმივ დატვირთვას უხდება
ServerGeorgia-ს GPU ინფრასტრუქტურა ყოველთვიურ გამოყოფილ მოდელზეა გათვლილი. ეს გამოსადეგია მუდმივი დატვირთვა-ისთვის, სადაც სტაბილური აპარატურული გარემო მნიშვნელოვანია.