ภูมิทัศน์สำหรับการติดตั้ง LLM ในระบบท้องถิ่นในเดือนสิงหาคม 2025 มีตัวเลือกฮาร์ดแวร์หลากหลายเส้นทาง ตั้งแต่ GPU สำหรับผู้บริโภคไปจนถึงโซลูชันดาต้าเซ็นเตอร์ระดับองค์กร พร้อมความแตกต่างของราคาอย่างมากและการแลกเปลี่ยนประสิทธิภาพที่ส่งผลกระทบต่อการตัดสินใจในการติดตั้งอย่างสำคัญ ผลการศึกษาที่สำคัญที่สุดคือการกำหนดค่า RTX 5090 แบบ dual ขณะนี้มีประสิทธิภาพเทียบเท่า H100 สำหรับโมเดล 70B ในราคาเพียง 25% ของต้นทุน ซึ่งเปลี่ยนเศรษฐศาสตร์ของการติดตั้งในระบบท้องถิ่นโดยพื้นฐาน
ฮาร์ดแวร์สำหรับผู้บริโภคได้ถึงเกณฑ์ประสิทธิภาพที่การติดตั้งใช้งานจริงอย่างจริงจังสามารถทำได้ RTX 5090 ที่มี VRAM 32GB ทำให้สามารถรันโมเดล 70B ที่ quantized บน GPU เดี่ยวได้ ในขณะที่ Apple M3 Ultra ที่มี unified memory 512GB สามารถจัดการแม้แต่โมเดล 671B parameter ด้วย quantization ตัวเลือกระดับองค์กรเช่น B200 มีประสิทธิภาพที่เหนือกว่า แต่ประสบปัญหาข้อจำกัดการจัดหาอย่างรุนแรงและการตั้งราคาแบบพรีเมียมที่อาจไม่คุ้มค่าการลงทุนสำหรับหลายกรณีการใช้งาน
ข้อมูลจำเพาะของ Apple Silicon เปลี่ยนความสามารถในการเข้าถึงโมเดลขนาดใหญ่
ราคาและการกำหนดค่าหน่วยความจำของ Mac Studio M3 Ultra
Mac Studio M3 Ultra เริ่มต้นที่ $3,999 สำหรับการกำหนดค่า CPU 28-core พื้นฐานที่มี unified memory 96GB ตัวเลือก 192GB ที่สำคัญไม่มีให้โดยตรง – ผู้ใช้ต้องเลือกการกำหนดค่า 256GB โดยจ่ายเพิ่มอีก $1,500 ทำให้ราคารวมเป็น $5,499 การกำหนดค่า 512GB สูงสุดเพิ่ม $2,400 จากตัวเลือก 256GB ส่งผลให้ราคา $9,499 สำหรับการกำหนดค่าหน่วยความจำสูงสุดที่มีพื้นที่จัดเก็บ 1TB ระบบที่เติมเต็มสูงสุดด้วย RAM 512GB และพื้นที่จัดเก็บ 16TB ถึง $14,099
แบนด์วิธหน่วยความจำ 819GB/s ของ M3 Ultra เป็นสิ่งสำคัญสำหรับการ inference ของ LLM โดยมีประสิทธิภาพเหนือกว่าสถาปัตยกรรม CPU+GPU แบบดั้งเดิมที่ข้อมูลต้องผ่าน PCIe bus Neural Engine 32-core ให้ประสิทธิภาพ 38 ล้านล้านการดำเนินการต่อวินาที ในขณะที่การสนับสนุน Thunderbolt 5 ช่วยให้การถ่ายโอนข้อมูล 120GB/s สำหรับการกำหนดค่าคลัสเตอร์ที่เป็นไปได้
การจัดกลุ่ม Mac Mini M4 ให้การขยายขนาดที่เป็นมิตรต่องงบประมาณ
Mac Mini M4 เริ่มต้นที่เพียง $599 สำหรับการกำหนดค่า 10-core พื้นฐานด้วยหน่วยความจำ 16GB (อัปเกรดได้เป็น 32GB) รุ่น M4 Pro ที่ $1,399 ให้หน่วยความจำพื้นฐาน 24GB ที่ขยายได้เป็น 64GB ด้วยแบนด์วิธหน่วยความจำ 273GB/s ที่ปรับปรุงประสิทธิภาพ LLM อย่างมีนัยสำคัญ การทดสอบในโลกแห่งความเป็นจริงแสดงให้เห็น M4 Pro เดี่ยวที่มี RAM 64GB รัน Qwen 2.5 32B ที่ 11-12 โทเค็นต่อวินาที เพียงพอสำหรับหลายกรณีการใช้งานจริง
Exo Labs ได้แสดงให้เห็นการจัดกลุ่มที่มีประสิทธิภาพด้วย Mac Mini M4 4 เครื่อง ($599 เครื่องละ) บวกกับ MacBook Pro M4 Max ทำให้ได้ unified memory รวม 496GB ในราคาต่ำกว่า $5,000 การตั้งค่านี้รัน Qwen 2.5 Coder-32B ที่ 18 โทเค็นต่อวินาทีและ Nemotron-70B ที่แปดโทเค็นต่อวินาที อย่างไรก็ตาม Mac Studio ระดับไฮเอนด์เดี่ยวมักจะมีประสิทธิภาพเหนือกว่าคลัสเตอร์ Mac Mini เนื่องจากแบนด์วิธหน่วยความจำที่เหนือกว่าและ overhead การสื่อสารระหว่างอุปกรณ์ที่ลดลง
ราคา GPU ของ NVIDIA สะท้อนการบิดเบือนตลาดอย่างรุนแรง
RTX 5090 เรียกค่าตอบแทนสูงมากแม้จะมี MSRP $1,999
RTX 5090 อย่างเป็นทางการระบุราคาที่ $1,999 สำหรับ Founders Edition แต่ราคาตลาดอยู่ระหว่าง $2,500 ถึง $3,800 สำหรับโมเดล AIB ASUS ROG Astral ขายในราคา $2,799.99 เมื่อมีให้ และโมเดลกำหนดเองเกิน $3,000 เป็นประจำ การ์ดนี้มี VRAM GDDR7 32GB พร้อมแบนด์วิธ 1,792 GB/s ช่วยให้สามารถรันโมเดล 70B parameter ด้วย quantization บน GPU เดี่ยวได้
เบนช์มาร์กประสิทธิภาพแสดงให้เห็น RTX 5090 บรรลุ 5,841 โทเค็นต่อวินาที บน Qwen2.5-Coder-7B (batch size 8) แทนประสิทธิภาพ 2.6x ของ A100 80GB สำหรับโมเดล 70B การกำหนดค่า RTX 5090 แบบ dual บรรลุอัตราการประเมิน 27 โทเค็นต่อวินาที เทียบเท่าประสิทธิภาพ H100 ในราคาส่วนหนึ่งของต้นทุน TDP 575W ต้องใช้แหล่งจ่ายไฟ 1200W+ และโซลูชันการทำความเย็นที่แข็งแกร่ง
ราคา GPU ระดับองค์กรยังคงสูงมาก
H200 GPU มีราคา $40,000-$55,000 ต่อหน่วยผ่านพันธมิตรช่องทาง โดยมีอัตราคลาวด์ที่ $3.72-$10.60 ต่อชั่วโมง หน่วยความจำ HBM3e 141GB และแบนด์วิธ 4.8 TB/s แทนหน่วยความจำที่มากกว่า 76% และแบนด์วิธที่สูงกว่า 43% เมื่อเทียบกับ H100 B200 ใหม่กว่าเรียกราคา $30,000-$35,000 แม้จะมี HBM3e 192GB และแบนด์วิธ 8 TB/s แต่ความพร้อมใช้งานยังคงจำกัดอย่างรุนแรงโดยมีระยะเวลานำ 3-6 เดือน
B100 ที่วางตำแหน่งเป็นการเปลี่ยนแทน H100 แบบ drop-in พร้อมหน่วยความจำ 192GB ที่ TDP 700W มีราคาใกล้เคียงกันที่ $30,000-$35,000 การผลิต Blackwell ทั้งหมดผ่าน 2025 มีรายงานว่าขายหมดแล้ว โดย TSMC เพิ่มคำสั่งซื้อจาก 40,000 เป็น 60,000 หน่วยเพื่อตอบสนองความต้องการ
ระบบ DGX ถึงระดับราคาครึ่งล้านดอลลาร์
ระบบ DGX H200 พร้อม GPU 8 ตัวและหน่วยความจำรวม 1,128GB มีราคา $400,000-$500,000 ในขณะที่ DGX B200 ใหม่กว่ามีราคา $515,410 จาก Broadberry ระบบ B200 ให้ประสิทธิภาพการฝึก FP8 72 PFLOPS และ inference FP4 144 PFLOPS แทนการปรับปรุงการฝึก 3x และการปรับปรุง inference 15x เมื่อเทียบกับ DGX H100
GB200 Superchip ที่รวม B200 GPU สองตัวกับ Grace CPU มีราคา $60,000-$70,000 ต่อหน่วย ระบบระดับแร็คเช่น GB200 NVL72 พร้อม GPU 72 ตัวถึง $3 ล้าน เป็นเป้าหมายสำหรับการติดตั้งระดับไฮเปอร์สเกล
ความต้องการหน่วยความจำกำหนดกลยุทธ์การเลือกฮาร์ดแวร์
ความต้องการหน่วยความจำของโมเดลที่ไม่ได้ quantized เกินระบบเดี่ยวส่วนใหญ่
การรัน โมเดล 70B parameter ในความแม่นยำ FP16 ต้องใช้ VRAM ประมาณ 148GB บวก 20% overhead สำหรับการเปิดใช้งาน รวมเป็น 178GB ด้วยบริบท 128K KV cache เพิ่มอีก 39GB ผลักดันความต้องการเกิน 200GB ซึ่งจำเป็นต้องใช้ GPU หลายตัว (2× H100 80GB หรือ 4× A100 40GB) หรือ quantization อย่างรุนแรง
โมเดล 405B parameter ต้องการ 810GB สำหรับโมเดลพื้นฐานใน FP16 โดยมีความต้องการรวมใกล้ 1TB รวมทั้ง overhead และ KV cache โมเดลเหล่านี้ต้องใช้การติดตั้งหลายโหนดหรือ FP8 quantization บนระบบ 8× H100 Nemotron 671B และโมเดล DeepSeek-R1 ต้องการ 1.3-1.4TB ใน FP16 ต้องใช้โครงสร้างพื้นฐานระดับดาต้าเซ็นเตอร์หรือ quantization อย่างรุนแรงเป็น 700GB ใน FP8
Quantization เปลี่ยนเศรษฐศาสตร์การติดตั้ง
GGUF quantization ลดหน่วยความจำ 4x ด้วย Q4_K_M ในขณะที่รักษาคุณภาพที่ยอมรับได้สำหรับกรณีการใช้งานส่วนใหญ่ Q5_K_M ให้การลด 3.2x ด้วยการย่อยสลายที่น้อยที่สุด รูปแบบนี้เป็นเลิศบน CPU และ Apple Silicon ทำให้เหมาะสำหรับการติดตั้งขอบเขต
AWQ (Activation-aware Weight Quantization) ให้ประหยัดหน่วยความจำ 4x ด้วยการรักษาคุณภาพที่ดีกว่า GPTQ มักจะรันเร็วกว่า 2x บน GPU มีประสิทธิภาพเป็นพิเศษสำหรับโมเดลที่ปรับคำแนะนำที่การรักษาคุณภาพการตอบสนองเป็นสิ่งสำคัญ
FP8 quantization บนฮาร์ดแวร์ H100/H200/B200 ให้การลดหน่วยความจำ 2x ด้วยการสูญเสียคุณภาพน้อยที่สุด เนื่องจากโมเดลใหม่หลายตัวได้รับการฝึกในระบบ FP8 ทำให้สามารถรันโมเดล 405B บนโหนด 8-GPU เดี่ยวในขณะที่รักษาประสิทธิภาพความแม่นยำเต็มเกือบเต็ม
สถาปัตยกรรมการติดตั้งแตกต่างกันอย่างมากตามกรณีการใช้งาน
บริการลูกค้าให้ความสำคัญกับเวลาตอบสนองมากกว่าขนาดโมเดล
สำหรับแอปพลิเคชันบริการลูกค้าที่ต้องการการตอบสนองต่ำกว่า 2 วินาที Llama 3.1 8B ใน FP16 บน GPU A10G หรือ L4 เดี่ยว (VRAM 16GB) ให้ราคา-ประสิทธิภาพที่เหมาะสมที่สุด สำหรับการตอบสนองคุณภาพสูงกว่า Llama 3.1 70B ด้วย AWQ 4-bit quantization บน GPU A100 80GB แบบ dual ให้ประสิทธิภาพระดับองค์กรที่การใช้งาน 35GB ต่อ GPU
vLLM พร้อม tensor parallelism และการแบตช์ต่อเนื่องเพิ่มปริมาณงานสูงสุด ในขณะที่การ pre-warming และการจัดการ KV cache อย่างรุนแรงลดเวลา first-token การติดตั้งที่ประสบความสำเร็จส่วนใหญ่ใช้การกำหนดเส้นทางแบบไฮบริด โดยส่งคิวรี 70% ไปยังโมเดลขนาดเล็กและสำรองโมเดลขนาดใหญ่สำหรับคำขอที่ซับซ้อน
การสร้างโค้ดต้องการหน้าต่างบริบทที่กว้างขวาง
ภาระงานการสร้างโค้ดต้องการความยาวบริบท 32K-128K ผลักดันความต้องการหน่วยความจำสูงขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ Llama 3.1 70B ใน FP16 บน GPU 4× A100 80GB จัดการบริบทเต็มด้วย 40GB+ ที่สำรองไว้สำหรับ KV cache โมเดล DeepSeek-Coder ที่ฝึกอย่างชัดเจนสำหรับงานโค้ดมักจะมีประสิทธิภาพเหนือกว่าโมเดลทั่วไปขนาดใหญ่
tensor parallelism โหนดเดี่ยวพร้อมพื้นที่จัดเก็บ NVMe เร็วสำหรับการโหลดโมเดลพิสูจน์ว่ามีประสิทธิภาพสูงสุด หลายทีมรายงานความสำเร็จด้วยระบบ Mac Studio M3 Ultra สำหรับการพัฒนา โดยใช้ประโยชน์จาก unified memory 512GB เพื่อทดลองกับโมเดลขนาดใหญ่ก่อนการติดตั้งใช้งานจริง
แอปพลิเคชันวิจัยต้องการความแม่นยำสูงสุด
การติดตั้งวิจัยให้ความสำคัญกับความแม่นยำมากกว่าต้นทุน โดยทั่วไปรัน Llama 3.1 405B ใน FP8 บนระบบ 8× H100 หรือ DeepSeek-R1 671B สำหรับงานการให้เหตุผลขั้นสูง การกำหนดค่าเหล่านี้หลีกเลี่ยง quantization อย่างรุนแรงเพื่อรักษาการทำซ้ำได้และความสามารถโมเดลสูงสุด
ความต้องการโครงสร้างพื้นฐานรวมถึงการตั้งค่าหลายโหนดพร้อม InfiniBand interconnects และการทำความเย็นระดับองค์กร สถาบันวิจัยหลายแห่งพบว่าระบบ Apple M3 Ultra มีค่าสำหรับการทดลอง เนื่องจาก unified memory 512GB ช่วยให้โหลดโมเดลที่จะต้องใช้ GPU หลายตัวในที่อื่น
การสร้างเนื้อหาสร้างสมดุลความคิดสร้างสรรค์กับความสม่ำเสมอ
การสร้างเนื้อหาโดยทั่วไปใช้ Llama 3.1 70B ใน FP16 สำหรับความคิดสร้างสรรค์และความสม่ำเสมอที่สมดุล หรือ Mixtral 8x7B ด้วย GPTQ 4-bit quantization สำหรับการประมวลผลแบบแบตช์ที่คุ้มค่า การสุ่มอุณหภูมิสูงขึ้นและการออกแบบพรอมต์ที่หลากหลายส่งเสริมผลลัพธ์ที่สร้างสรรค์ในขณะที่รักษาความสม่ำเสมอของเสียงแบรนด์
การวางแผนความจุระเบิดเป็นสิ่งสำคัญ เนื่องจากเวิร์กโฟลว์ที่สร้างสรรค์มักแสดงการเพิ่มขึ้นของการใช้งานอย่างมาก การติดตั้งหลายแห่งใช้สถาปัตยกรรมแบบคิวที่สามารถขยายจาก 1 ถึง 10+ GPU ตามความต้องการ
ต้นทุนรวมของความเป็นเจ้าของเผยให้เห็นจุดคุ้มทุนที่น่าแปลกใจ
ต้นทุนการซื้อฮาร์ดแวร์แตกต่างกันอย่างมากตามระดับ
GPU ผู้บริโภคอยู่ในช่วง $1,600-$2,000 สำหรับ RTX 4090 ถึง $2,000-$3,800 สำหรับ RTX 5090 แม้ว่าความพร้อมใช้งานยังคงเป็นปัญหา GPU ระดับองค์กรเรียกราคา $25,000-$30,000 สำหรับ H100 และ $30,000-$40,000 สำหรับ B200 ระบบ Apple M3 Ultra ที่มีการกำหนดค่าหน่วยความจำที่มีความหมายมีราคา $7,000-$10,000
Instance คลาวด์เสนอความพร้อมใช้งานทันทีที่ $0.89/ชั่วโมง สำหรับ RTX 5090, $1.90-$3.50/ชั่วโมง สำหรับ H100 และ $4.00-$6.00/ชั่วโมง สำหรับระบบ B200 การลดราคา H100 อย่างมากจาก $8+/ชั่วโมงในช่วงต้น 2025 สะท้อนความพร้อมใช้งานที่ดีขึ้นและการแข่งขัน
ต้นทุนการดำเนินงานขยายเกินฮาร์ดแวร์
การใช้พลังงานอยู่ระหว่าง 215W สำหรับระบบ Apple M3 Ultra ถึง 1000W สำหรับ B200 GPU โดยมีต้นทุนไฟฟ้า $0.10-$0.30/kWh การทำความเย็นเพิ่ม overhead 15-30% ในขณะที่โครงสร้างพื้นฐานเครือข่ายสำหรับการตั้งค่า multi-GPU ต้องใช้การเชื่อมต่อ 10Gbps+ ต้นทุนพนักงานเฉลี่ย $135,000/ปีสำหรับ MLOps engineer โดยมีการปฏิบัติตามกฎระเบียบเพิ่ม 5-15% สำหรับอุตสาหกรรมที่มีกฎระเบียบ
จุดคุ้มทุนสำหรับ self-hosting เมื่อเทียบกับการใช้ API โดยทั่วไปเกิดขึ้นประมาณ 2 ล้านโทเค็นต่อวัน โดยการใช้งานฮาร์ดแวร์ที่เหมาะสมเกิน 70% เป็นสิ่งสำคัญสำหรับความคุ้มค่าต้นทุน บริษัทฟินเทคแห่งหนึ่งลดต้นทุนได้ 83% โดยย้ายจาก $47k/เดือนบน GPT-4o Mini เป็น $8k/เดือนด้วยแนวทาง Claude Haiku แบบไฮบริดบวกโมเดล 7B ที่โฮสต์เอง
เบนช์มาร์กประสิทธิภาพเผยให้เห็นจุดแข็งของแพลตฟอร์ม
ความเร็ว inference ล่าสุดสนับสนุนสถาปัตยกรรมใหม่
RTX 5090 บรรลุ 5,841 โทเค็นต่อวินาที บน Qwen2.5-Coder-7B แสดงให้เห็นการปรับปรุง 72% เหนือ RTX 4090 ในงาน NLP โมเดลเล็กเช่น Qwen2-0.5B ถึงที่น่าอัศจรรย์ 65,000+ โทเค็นต่อวินาที ช่วยให้ปริมาณงานมหาศาลสำหรับงานง่าย
ระบบ B200 ให้การปรับปรุง inference 15x เหนือ H100 ในขณะที่ H200 ให้ความเร็วขึ้น 2x ด้วยแบนด์วิธหน่วยความจำที่เพิ่มขึ้น Apple M3 Ultra บรรลุ 76 โทเค็นต่อวินาทีบน LLaMA-3 8B Q4_K_M โดย M4 Max ที่จะมาถึงคาดว่าจะถึง 96-100 โทเค็นต่อวินาที
การเลือกเฟรมเวิร์กส่งผลต่อประสิทธิภาพอย่างมีนัยสำคัญ
vLLM 0.6.0 ให้การปรับปรุงปริมาณงาน 2.7x และการลดเวลาแฝง 5x เมื่อเทียบกับเวอร์ชันก่อนหน้า บรรลุ 2,300-2,500 โทเค็นต่อวินาทีสำหรับ Llama 8B บน H100 PagedAttention ลดการกระจายตัวของหน่วยความจำ 60-80% ซึ่งสำคัญสำหรับการติดตั้งใช้งานจริง
Llama.cpp ให้ 93.6-100.2% ของประสิทธิภาพ vLLM สำหรับคำขอเดี่ยวในขณะที่เสนอการเพิ่มประสิทธิภาพ CPU และ Apple Silicon ที่เหนือกว่า ตัวเลือก quantization ที่กว้างขวางและ memory overhead ที่ต่ำกว่าทำให้เหมาะสำหรับการติดตั้งขอบเขต
เมตริกประสิทธิภาพพลังงานปรับปรุงอย่างมาก
ระบบ H100 สมัยใหม่ด้วย vLLM บรรลุ 0.39 จูลต่อโทเค็น สำหรับ Llama-3.3-70B FP8 แทนประสิทธิภาพที่ดีกว่า 120x เมื่อเทียบกับประมาณการ ChatGPT ที่อ้างถึงโดยทั่วไป RTX 5090 ใช้พลังงานมากกว่า RTX 4090 28% ในขณะที่ให้ประสิทธิภาพที่ดีกว่า 72% ปรับปรุงประสิทธิภาพโดยรวมอย่างมีนัยสำคัญ
FP8 และ FP4 quantization ลดการใช้พลังงาน 30-50% ในขณะที่รักษาคุณภาพที่ยอมรับได้ การเพิ่มประสิทธิภาพซอฟต์แวร์ผ่าน vLLM และ TensorRT-LLM ให้ประสิทธิภาพเพิ่มเติม โดยการติดตั้งบางแห่งรายงานการปรับปรุง 10x เหนือพื้นฐาน 2023
การติดตั้งหลายโหนดช่วยให้สามารถดำเนินการโมเดลขอบเขตได้
ความต้องการฮาร์ดแวร์ขยายแบบเอกซ์โปเนนเชียลตามขนาดโมเดล
GPU เดี่ยวจัดการโมเดลต่ำกว่า 80GB VRAM ได้อย่างมีประสิทธิภาพ การกำหนดค่า multi-GPU โหนดเดี่ยวพร้อม GPU 2-8 ตัวที่เชื่อมต่อผ่าน NVLink ทำงานได้ดีถึง 640GB VRAM รวม (ขีดจำกัด 8× H100) เกินเกณฑ์นี้ การติดตั้งหลายโหนดจำเป็น ซึ่งแนะนำความซับซ้อนและ communication overhead อย่างมีนัยสำคัญ
สำหรับโมเดล 70B Mac Mini M4 4 เครื่องสามารถให้หน่วยความจำเพียงพอผ่านการจัดกลุ่ม แม้ว่า Mac Studio M3 Ultra เดี่ยวมักจะให้ประสิทธิภาพที่ดีกว่า โมเดล 405B ต้องใช้การติดตั้งแบบกระจายเสมอใน FP16 ในขณะที่โมเดล 671B ต้องใช้โครงสร้างพื้นฐานระดับดาต้าเซ็นเตอร์เว้นแต่จะ quantized อย่างรุนแรง
กลยุทธ์การแบ่งขนานเพิ่มประสิทธิภาพสถานการณ์ต่างๆ
Tensor parallelism แบ่งแต่ละชั้นใน GPU หลายตัว ให้เวลาแฝงต่ำผ่านการประมวลผลแบบขนาน วิธีนี้เป็นเลิศภายในโหนดเดี่ยวที่ interconnects แบนด์วิธสูงเช่น NVLink ลด communication overhead กำหนดค่าด้วย tensor_parallel_size เท่ากับ GPU ต่อโหนดสำหรับประสิทธิภาพเหมาะสม
Pipeline parallelism กระจายชั้นต่อเนื่องใน nodes ลดความต้องการการสื่อสารระหว่างโหนด แม้ว่าจะแนะนำ pipeline bubbles ที่ลดประสิทธิภาพใน autoregressive inference แต่ช่วยให้ขยายข้าม interconnects ที่ช้าลงและสนับสนุนการกำหนดค่าหน่วยความจำ GPU ที่ไม่สม่ำเสมอ
วิธีไฮบริดที่ใช้โดย vLLM ใช้ tensor parallelism ภายในโหนดและ pipeline parallelism ข้ามโหนด เพิ่มทั้งแบนด์วิธท้องถิ่นและประสิทธิภาพข้ามโหนด
ข้อเสนอแนะเชิงปฏิบัติสำหรับการติดตั้งทันที
สำหรับองค์กรที่ประมวลผล ต่ำกว่า 1 ล้านโทเค็นรายวัน ฉันแนะนำให้อยู่กับผู้ให้บริการ API ในขณะที่ติดตามการเติบโตของการใช้งาน ความซับซ้อนและความต้องการเงินทุนของ self-hosting ไม่สมเหตุสมผลกับเงินออมที่เจียมเนื้อเจียมตัวในระดับนี้
ทีมที่จัดการ 1-10 ล้านโทเค็นรายวัน ควรพิจารณา RTX 4090 หรือ RTX 5090 เดี่ยวที่รันโมเดล quantized จุดสวีทนี้สร้างสมดุลการลงทุนเงินทุนกับการประหยัดการดำเนินงาน โดยทั่วไปบรรลุ ROI ภายใน 6-12 เดือน
องค์กรที่ประมวลผล เกิน 10 ล้านโทเค็นรายวัน ได้รับประโยชน์จากการตั้งค่า RTX 5090 แบบ dual หรือ H100 cloud instances พร้อมความจุที่สำรองไว้ ใช้กลยุทธ์การกำหนดเส้นทางแบบไฮบริดที่ส่งคิวรีง่ายไปยังโมเดลขนาดเล็กในขณะที่สำรองโมเดลขนาดใหญ่สำหรับคำขอที่ซับซ้อน ลดต้นทุน 10-30%
องค์กรที่มี ความต้องการการปฏิบัติตามกฎระเบียบ ควรให้ความสำคัญกับการติดตั้ง H100/H200 ในสถานที่แม้จะมีค่าธรรมเนียม เนื่องจากการควบคุมและความสามารถในการตรวจสอบสมเหตุสมผลกับค่าใช้จ่ายเพิ่มเติม—ปัจจัยใน overhead 15% สำหรับโครงสร้างพื้นฐานและกระบวนการที่เกี่ยวข้องกับการปฏิบัติตามกฎระเบียบ
ทีมวิจัยและนักพัฒนาได้รับประโยชน์มากที่สุดจาก ระบบ Apple M3 Ultra พร้อม RAM 512GB ช่วยให้การทดลองกับโมเดลที่จะต้องใช้การตั้งค่า multi-GPU ที่แพง แม้ว่าความเร็ว inference จะล้าหลัง NVIDIA solutions แต่สถาปัตยกรรม unified memory ให้ข้อได้เปรียบที่เป็นเอกลักษณ์สำหรับการพัฒนาและทดสอบโมเดล
อ้างอิง
เอกสารโมเดลหลัก
DeepSeek AI. "DeepSeek-V3 Technical Report." arXiv preprint, December 2024. https://arxiv.org/html/2412.19437v1.
Meta. "The Llama 4 Herd: The Beginning of a New Era of Natively Multimodal AI Innovation." Meta AI Blog, April 2025. https://ai.meta.com/blog/llama-4-multimodal-intelligence/.
Google Developers. "Introducing Gemma 3: The Developer Guide." Google Developers Blog, 2025. https://developers.googleblog.com/en/introducing-gemma3/.
Alibaba Cloud. "Qwen3: Think Deeper, Act Faster." Qwen (blog). เข้าถึงเมื่อ 13 สิงหาคม 2025. https://qwenlm.github.io/blog/qwen3/.
ฮาร์ดแวร์และโครงสร้างพื้นฐาน
NVIDIA. "DGX H200." NVIDIA Data Center. เข้าถึงเมื่อ 13 สิงหาคม 2025. https://www.nvidia.com/en-us/data-center/dgx-h200/.
NVIDIA Developer. "NVIDIA Blackwell Platform Sets New LLM Inference Records in MLPerf Inference v4.1." NVIDIA Technical Blog, 2025. https://developer.nvidia.com/blog/nvidia-blackwell-platform-sets-new-llm-inference-records-in-mlperf-inference-v4-1/.
Creative Strategies. "Apple Mac Studio with M3 Ultra Review: The Ultimate AI Developer Workstation." Creative Strategies, 2025. https://creativestrategies.com/mac-studio-m3-ultra-ai-workstation-review/.
เฟรมเวิร์กการให้บริการ
vLLM. "vLLM V1: A Major Upgrade to vLLM's Core Architecture." vLLM Blog, 27 มกราคม 2025. https://blog.vllm.ai/2025/01/27/v1-alpha-release.html.
NVIDIA. "TensorRT-LLM." GitHub repository. GitHub, 2025. https://github.com/NVIDIA/TensorRT-LLM.
Hugging Face. "Introducing Multi-Backends (TRT-LLM, vLLM) Support for Text Generation Inference." Hugging Face Blog, 2025. https://huggingface.co/blog/tgi-multi-backend.
การวิเคราะห์ตลาดและกรณีศึกษา
Menlo Ventures. "2025 Mid-Year LLM Market Update: Foundation Model Landscape + Economics." Menlo Ventures, 2025. https://menlovc.com/perspective/2025-mid-year-llm-market-update/.
ZenML. "LLMOps in Production: 457 Case Studies of What Actually Works." ZenML Blog, 2025. https://www.zenml.io/blog/llmops-in-production-457-case-studies-of-what-actually-works.
คู่มือการใช้งาน
Red Hat. "Deployment-Ready Reasoning with Quantized DeepSeek-R1 Models." Red Hat Developer, มีนาคม 2025. https://developers.redhat.com/articles/2025/03/03/deployment-ready-reasoning-quantized-deepseek-r1-models.
Yermagambet, Rasul. "Monitoring Multi-Node Clusters for LLM Training with Prometheus and Grafana." Medium, 2025. https://medium.com/@rasul.yermagambet/monitoring-multi-node-clusters-for-llm-training-with-prometheus-and-grafana-bea82da7f1db.
The New Stack. "Introduction to vLLM: A High-Performance LLM Serving Engine." The New Stack, 2025. https://thenewstack.io/introduction-to-vllm-a-high-performance-llm-serving-engine/.
