GPU серверы для инференса и деплоя AI моделей
Максимальный throughput, минимальная latency. Серверы оптимизированы под продакшн-деплой LLM, мультимодальных моделей и real-time AI сервисов на NVIDIA H200, H100 и L40S.
Современный стек для продакшна
Четыре ключевых инструмента, которые обеспечивают высокопроизводительный инференс на GPU серверах. Каждый - лидер в своей нише, вместе - непобедимый стек.
vLLM
Высокопроизводительный inference engine с PagedAttention для эффективного управления KV-cache. Поддерживает continuous batching, tensor parallelism и более 100 моделей из коробки. Простой API, совместимый с OpenAI.
TensorRT-LLM
Оптимизирующий компилятор от NVIDIA. Преобразует модели в максимально эффективный вычислительный граф с поддержкой FP8, INT8 квантизации, kernel fusion и in-flight batching. На 20-40% быстрее generic решений.
Triton Inference Server
Production-grade model serving от NVIDIA. Multi-model serving, динамический батчинг, A/B тестирование моделей, мониторинг метрик через Prometheus. Поддерживает TensorRT, ONNX, PyTorch и TensorFlow одновременно.
ONNX Runtime
Кроссплатформенный inference runtime от Microsoft. Оптимизирован для широкого спектра моделей: CV, NLP, speech. Поддерживает CUDA, TensorRT execution providers. Идеален для standardized ML pipeline с моделями из разных фреймворков.
Реальная производительность
Замеры на реальных моделях с TensorRT-LLM, FP16/INT8 квантизацией и continuous batching. Условия максимально приближены к продакшн-нагрузке.
| Модель | GPU | Tokens/sec | Latency (p99) | Batch size |
|---|---|---|---|---|
| LLaMA 3 7B FP16, TensorRT-LLM | L40S | 2,400 | 45 ms | 32 |
| LLaMA 3 70B INT8, Tensor Parallel | H200 | 800 | 120 ms | 8 |
| Mistral 7B FP8, vLLM | H100 | 3,200 | 35 ms | 64 |
| GPT-4 class (MoE) FP8, 8-way TP | 8x H100 | 500 | 200 ms | 4 |
* Замеры: input 512 tokens, output 256 tokens. TensorRT-LLM 0.17, vLLM 0.6.x. CUDA 12.4. Actual results may vary.
Почему VRAM решает всё в инференсе
В отличие от обучения, где GPU загружен compute-задачами на 95%, инференс LLM - это memory-bound операция. Скорость генерации токенов напрямую зависит от пропускной способности памяти (HBM bandwidth) и её объёма.
Больше VRAM означает больший batch size - возможность обрабатывать больше запросов одновременно. Это прямо снижает стоимость за токен: один GPU с batch=32 генерирует в 8 раз больше токенов, чем с batch=4, при тех же затратах на электроэнергию и амортизацию.
Распределение VRAM при типичной инференс-нагрузке
Рекомендуемые GPU
Три GPU, которые покрывают 95% сценариев инференса. От cost-efficient L40S до VRAM-монстра H200 - подбираем под вашу модель и бюджет.
NVIDIA H200
141 GB HBM3e | 4.8 TB/s
- Модели до 180B без шардинга
- Максимальный batch size для 70B
- Лучший bandwidth - 4.8 TB/s
- Lowest cost per token для LLM
Идеален для: LLaMA 70B+, Mixtral, GPT-4 class, long context inference
NVIDIA L40S
48 GB GDDR6X | 864 GB/s
- Модели до 13B в FP16
- Лучшая цена за TFLOP
- Ada Lovelace + FP8 Tensor Cores
- 300W TDP - тихий и экономичный
Идеален для: 7B-13B моделей, embedding, CV inference, стартапов
NVIDIA H100
80 GB HBM3 | 3.35 TB/s
- NVLink для multi-GPU inference
- Баланс compute + memory
- Transformer Engine с FP8
- Проверен в продакшне (Meta, Google)
Идеален для: multi-model serving, 30-70B моделей, inference + fine-tuning
Серверы для инференса - под ключ
Три проверенные конфигурации. Собираем за 5-7 дней, тестируем 72 часа под нагрузкой, доставляем по Казахстану и СНГ.
L40S Inference
Стартовый инференс-сервер
- 2x NVIDIA L40S 48GB
- 256 GB DDR5 ECC
- 2 TB NVMe Gen4
- EPYC 9354 32-core
- 10GbE сеть
Для инференса моделей 7B-13B, embedding-сервисов, CV и NLP пайплайнов
H200 Inference
Мощный LLM-сервер
- 4x NVIDIA H200 141GB NVLink
- 1 TB DDR5 ECC
- 8 TB NVMe Gen5 RAID
- Dual EPYC 9654 96-core
- 100GbE InfiniBand
Для LLM 70B+, multi-model serving, высоконагруженных AI API с SLA
H100 Multi-Model
Enterprise inference platform
- 8x NVIDIA H100 80GB NVLink
- 2 TB DDR5 ECC
- 16 TB NVMe Gen5 RAID
- Dual EPYC 9754 128-core
- 400GbE InfiniBand NDR
Для GPT-4 class моделей, одновременный serving 10+ моделей, enterprise AI
Как выжать максимум из GPU
Четыре техники, которые снижают latency и повышают throughput без замены железа. Мы настраиваем каждую при поставке сервера.
Квантизация INT8/FP8
Снижает размер модели в 2x и ускоряет вычисления на 30-50%. FP8 на Hopper/Ada сохраняет 99.5% качества. GPTQ, AWQ, SmoothQuant - выбираем оптимальный метод под модель.
KV-Cache оптимизация
PagedAttention в vLLM устраняет фрагментацию VRAM - утилизация памяти растёт с 60% до 95%. Prefix caching для повторяющихся промптов. Multi-query attention для экономии KV-cache на 4-8x.
Continuous Batching
Новые запросы добавляются в batch, не дожидаясь завершения текущих. В 3-5x выше throughput по сравнению со static batching. Каждый запрос освобождает slot сразу после finish.
Speculative Decoding
Маленькая модель-драфтер генерирует N кандидатов, большая модель верифицирует их пакетом. Ускорение генерации в 2-3x для длинных ответов. Без потери качества - математически идентичный output.
Вопросы про
инференс
Ответы на ключевые вопросы о серверах для инференса AI моделей. Нужна консультация - напишите нам.
Задать вопросЗависит от модели и требований к latency. Для моделей до 13B параметров отлично подходит L40S - оптимальный баланс цены и производительности. Для больших моделей (70B+) необходим H200 с 141 ГБ HBM3e VRAM. Для максимального throughput при работе с несколькими моделями - H100 с NVLink.
Для моделей, помещающихся в VRAM одного GPU (до ~65B на H200), NVLink не обязателен. Однако для моделей 70B+ с tensor parallelism NVLink критичен - без него межGPU-коммуникация идёт через PCIe, увеличивая latency на 40-60%. Для multi-model serving NVLink также полезен при sharing KV-cache.
Зависит от размера моделей и доступной VRAM. На H200 (141 ГБ) можно запустить 2-3 модели по 7B (каждая ~14 ГБ в FP16, ~7 ГБ в INT8). На L40S (48 ГБ) - одну модель 13B в INT8 или две модели 7B. vLLM и Triton поддерживают multi-model serving с динамическим распределением памяти.
TensorRT-LLM даёт максимальную производительность (на 20-40% выше throughput), но требует предварительную компиляцию модели и привязан к NVIDIA GPU. vLLM проще в настройке, поддерживает PagedAttention и continuous batching из коробки, быстрее обновляет поддержку новых моделей. Для продакшна с фиксированной моделью - TensorRT-LLM. Для экспериментов и быстрого деплоя - vLLM.
Основные стратегии: (1) Квантизация - INT8/FP8 снижает потребление VRAM и ускоряет вычисления на 30-50% с минимальной потерей качества. (2) KV-cache оптимизация - PagedAttention в vLLM устраняет фрагментацию памяти. (3) Speculative decoding - малая модель-драфтер генерирует кандидатов, большая модель верифицирует пакетом. (4) Continuous batching - обработка новых запросов без ожидания завершения текущих. (5) Правильный GPU - H200 с HBM3e имеет bandwidth 4.8 TB/s, что критично для memory-bound inference.
Готовы задеплоить модель в продакшн?
Подберём оптимальную конфигурацию для вашей модели и нагрузки. Бесплатная консультация инженера за 2 часа.
или напишите в WhatsApp
