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L4 GPU
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LLM VRAM 指南：8GB 至 80GB GPU 能运行哪些模型
本指南详细介绍了在常见 GPU 大小上运行各种大型语言模型 (LLM) 的 VRAM 要求，重点关注 4 位量化和合理的上下文长度。它详细说明了哪些模型适用于 8GB、16GB、24GB、48GB 和 80GB VRAM 配置，并指出量化和上下文长度等因素会显著影响内存使用。细分显示，8GB 可运行 7B-9B 模型，16GB 适用于 13B-14B 模型，24GB 可容纳 30B 级模型（尤其是 MoE 架构），48GB 是运行 7…
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日活千万级AI应用通过跨云架构将GPU成本降低75%
一款日活用户超过一亿的应用因高昂的AI推理成本面临严重的财务危机，导致每用户净亏损1美元。该公司此前在主要云服务商上的设置导致GPU租金高昂，数据传输的出口费用巨大，再加上网络延迟降低了GPU效率。为应对此问题，该应用将AI推理层迁移至Akamai平台，重新配置了GPU集群并采用了NVIDIA RTX PRO 6000显卡。此举大幅缩短了推理时间和服务器集群规模，成本降低了75%，实现了盈利。