CPU, GPU И RAM

NVIDIA GeForce RTX 3090 Ti: LLM-инференс и GPU-рендеринг

В этом материале
ГЛАВНОЕ ЗА МИНУТУ

RTX 3090 Ti имеет 24 GB и эталонные 450 W; одинаковая ёмкость с RTX 3090 не устанавливает равные режимы питания и выполнения.

Ampere Ti с известной ёмкостью

RTX 3090 Ti оснащена 24 GB GDDR6X и имеет эталонную характеристику платы 450 W. У RTX 3090 тоже 24 GB, но её reference power отличается. Поэтому решение о переносе worker должно учитывать не только память. Таблица описывает один GPU. Номинальный объём не равен свободному после загрузки драйвера и фоновых процессов. Для существующей Ti регистрируют изготовителя платы, конструкцию охлаждения, питание и размещение в корпусе. В этом профиле не назначается коэффициент ускорения относительно обычной 3090: его нельзя получить из суффикса или разницы паспортных watts.

Официальный вариантПамять на GPUТип памятиМощность платыИсточник
NVIDIA GeForce RTX 3090 Ti — 24 GB дизайн из таблицы NVIDIA24 GBGDDR6X450 WСпецификация

Проверить Ampere inference путь

Требования vLLM нужно сопоставить с конкретным программным стеком и checkpoint. Ampere аппаратно проходит минимальный порог, однако поддержка dtype, quantization и выбранных kernels проверяется отдельно. Для RTX 3090 Ti сохраняют модель, tokenizer, контекст и output limit. После загрузки измеряют рабочую память на ограниченном корпусе. Если последовательный запрос проходит, это ещё не определяет допустимую конкурентность. Отдельный опыт исследует KV budget и активные запросы. Использование CPU или другой карты должно быть видно в отчёте: успешный результат не доказывает, что вся задача была резидентной на одном GPU.

Принять сохранённую сцену Cycles

Blender Cycles CUDA/OptiX требует подходящих драйвера и сборки. На Ti запускают проект с проверенными assets и настройками качества. RTX hardware tracing используется поддерживающим backend, а не автоматически любым renderer. Записывают подготовку, GPU исполнение и полученное изображение. Если сцена использует host RAM, это отдельное условие выполнения. Не следует объявлять fit по одному небольшому кадру без проверки нужной геометрии и текстур. Состояние предыдущих задач также важно: резидентный LLM может оставить меньше доступной памяти, хотя имя и номинальная ёмкость карты в инвентаре не изменились.

Проверить повторение при штатных настройках

Для серверной интеграции интересна последовательность одинаковых job, а не только первый короткий burst. Ограниченный опыт наблюдает память, температуру и доступные причины изменения режима устройства в начале, середине и конце. Исходные задачи и настройки не меняют. При ухудшении результата исследуют охлаждение, host load и остаточные процессы, не форсируя clocks и не отключая защиту. Значение 450 W не является полным system budget: CPU, RAM и storage добавляют собственное потребление. Выбранная AIB карта требует реальных разъёмов и airflow, а не предположения, что любой сервер с достаточной номинальной мощностью БП подходит.

Артефакт стабильности выбранного workload

Пакет содержит manifests LLM и сцены, число запланированных повторов, фактические статусы и временные ряды наблюдений. Если растёт остаточная память, проверяют lifecycle и кеши; если меняется только длительность при температурном событии, исследуют условия устройства. Корреляция не заменяет доказательство причины. Решение описывает повторяемость RTX 3090 Ti на конкретном корпусе и версии стека. Оно не обещает постоянный TPS, длительность каждого кадра или отсутствие любых неисправностей. Сравнение с RTX 3090 потребует отдельного опыта на одинаковых файлах, измерительных границах и сопоставимых условиях работы.

Локальная LLM на 24 ГБ VRAM: что проверить помимо весов · Лимит мощности GPU: эксперимент с энергией и задержкой · Каталог GPU

← Все материалы