Hardware pentru vLLM
vLLM e motorul preferat pentru a servi modele LLM local, de mare throughput, la mai mulți utilizatori și aplicații deodată — cu API compatibil OpenAI. Pentru un serviciu stabil, contează VRAM-ul (sau multi-GPU), plus un server fiabil. Îți dimensionăm o stație HP exact pe modelul și volumul tău.
Ce cere vLLM de la hardware
Patru lucruri contează cel mai mult pentru un server de inferență LLM stabil și rapid:
Placă video cu VRAM mare (sau multi-GPU)
vLLM servește modelul din VRAM și îl împarte eficient între cererile concurente. Modelul trebuie să încapă în memoria video: 24 GB pentru 14–32B, 48 GB pentru 70B cuantizat, iar pentru modele mari sau throughput ridicat se folosesc configurații multi-GPU. Recomandăm NVIDIA RTX 6000 Ada (48 GB) și, la nevoie, mai multe plăci.
GPU NVIDIA cu CUDA
vLLM este construit pentru GPU NVIDIA (CUDA), cu tehnici precum PagedAttention și batching continuu pentru throughput maxim. O placă profesională RTX PRO / Ada îți dă performanța și stabilitatea necesare unui serviciu care rulează non-stop.
RAM și CPU pentru serviciu
Serverul de inferență, coada de cereri, tokenizarea și eventualele componente RAG stau pe CPU și RAM. Pentru un serviciu stabil cu mai mulți utilizatori recomandăm un CPU multi-core și 64–128 GB RAM, ca GPU-ul să nu fie gâtuit de restul pipeline-ului.
Stocare NVMe și funcționare 24/7
Modelele mari ocupă zeci–sute de GB și trebuie încărcate rapid la pornire. Un SSD NVMe rapid, plus componente validate și memorie ECC pe stațiile HP Z, asigură un server de inferență fiabil, gândit pentru încărcare continuă.
Configurații recomandate
Trei trepte, pe model și throughput
De la un model servit unei echipe mici la multi-GPU pentru departamente — alegi exact cât ai nevoie.
Serving — un model 8–32B
HP Z4 · RTX 4500/6000 Ada (24–48 GB) · 64 GB
Servești un model local (prin API compatibil OpenAI) pentru o echipă mică sau câteva aplicații interne. Throughput bun, cost predictibil, datele la tine.
Cere ofertăProducție — 70B & throughput mare
HP Z4 / Z6 · RTX 6000 Ada (48 GB) · 128 GB
Modele de 70B cuantizate servite cu batching continuu pentru mulți utilizatori simultan. Alegerea de bază pentru un serviciu AI intern serios.
Cere ofertăScală — multi-GPU pentru echipă
HP Z8 · multi-GPU (96 GB+ VRAM) · 128 GB+ ECC
Modele mari și throughput ridicat pentru departamente întregi, cu tensor parallelism pe mai multe plăci. Pentru firme care își construiesc infrastructura AI internă.
Cere ofertăÎntrebări frecvente — hardware pentru vLLM
Ce hardware îmi trebuie pentru vLLM?
vLLM cere o placă video NVIDIA cu VRAM suficient pentru modelul servit: 24 GB pentru 14–32B, 48 GB pentru 70B cuantizat, sau multi-GPU pentru modele mari și throughput ridicat. Plus un CPU multi-core și 64–128 GB RAM pentru serviciu. Recomandăm o stație HP Z fiabilă, gândită pentru funcționare continuă.
Care e diferența dintre vLLM și Ollama / LM Studio?
Ollama și LM Studio sunt ideale pentru uz individual pe o stație. vLLM este orientat pe serving de mare throughput: servește un model la mulți utilizatori și aplicații simultan, cu batching continuu și API compatibil OpenAI. Practic, e alegerea pentru un serviciu AI intern, nu pentru un singur utilizator.
Am nevoie de multi-GPU pentru vLLM?
Nu neapărat. Un model de până la 70B cuantizat încape pe o singură placă de 48 GB. Multi-GPU devine util pentru modele foarte mari (care nu încap pe o placă) sau pentru throughput ridicat, prin tensor parallelism. Te ajutăm să dimensionăm în funcție de model și de numărul de utilizatori.
Pot servi un model local pentru toată firma, fără cloud?
Da. Cu vLLM pe o stație HP cu GPU potrivit, servești un model prin API compatibil OpenAI către aplicațiile și utilizatorii interni — fără ca datele să plece în cloud și cu cost predictibil. Ideal pentru echipe de dezvoltatori și aplicații de business.
Ce stație HP recomandați pentru vLLM?
Pentru un model 8–32B servit unei echipe mici, o HP Z4 cu RTX 6000 Ada (48 GB). Pentru 70B și throughput mare, o HP Z4/Z6 cu 48 GB VRAM și 128 GB RAM. Pentru scală și modele mari, o HP Z8 multi-GPU. Te ajutăm să alegi în funcție de volum.