Ландшафт для локального розгортання LLM у серпні 2025 року пропонує кілька шляхів апаратного забезпечення, від споживчих GPU до корпоративних рішень для дата-центрів, з кардинальними відмінностями в ціні та компромісами продуктивності, що критично впливають на рішення щодо розгортання. Найважливішим висновком є те, що конфігурації з двома RTX 5090 тепер дорівнюють продуктивності H100 для 70B моделей за 25% від вартості, принципово змінюючи економіку локального розгортання.
Споживче обладнання досягло порогу продуктивності, де можливі серйозні промислові розгортання. 32GB VRAM RTX 5090 дозволяє запускати квантовані 70B моделі на одному GPU, тоді як Apple M3 Ultra з 512GB уніфікованої пам'яті може обробляти навіть моделі з 671B параметрами з квантуванням. Корпоративні варіанти як B200 пропонують кращу продуктивність, але стикаються з серйозними обмеженнями поставок і преміальними цінами, які можуть не виправдати інвестиції для багатьох сценаріїв використання.
Специфікації Apple Silicon трансформують доступність великих моделей.
Ціноутворення та конфігурації пам'яті Mac Studio M3 Ultra
Mac Studio M3 Ultra починається з $3,999 для базової 28-ядерної CPU конфігурації з 96GB уніфікованої пам'яті. Критична опція 192GB недоступна напряму – користувачі мають обрати конфігурацію 256GB за додаткові $1,500, доводячи загальну суму до $5,499. Максимальна конфігурація 512GB додає $2,400 понад опцію 256GB, що призводить до ціни $9,499 за найкращу конфігурацію пам'яті з 1TB сховища. Повністю максимальна система з 512GB RAM та 16TB сховища досягає $14,099.
Пропускна здатність пам'яті 819GB/с M3 Ultra виявляється критичною для інференції LLM, перевершуючи традиційні CPU+GPU архітектури, де дані мають проходити через шини PCIe. 32-ядерний Neural Engine забезпечує 38 трильйонів операцій на секунду, тоді як підтримка Thunderbolt 5 дозволяє передачу даних 120GB/с для потенційних кластерних конфігурацій.
Кластеризація Mac Mini M4 забезпечує бюджетну масштабованість.
Mac Mini M4 починається всього з $599 для базової 10-ядерної конфігурації з 16GB пам'яті (з можливістю розширення до 32GB). Варіант M4 Pro за $1,399 надає 24GB базової пам'яті з можливістю розширення до 64GB, з пропускною здатністю пам'яті 273GB/с, що значно покращує продуктивність LLM. Реальне тестування показує, що один M4 Pro з 64GB RAM запускає Qwen 2.5 32B зі швидкістю 11-12 токенів/секунду, що достатньо для багатьох промислових випадків використання.
Exo Labs продемонстрували ефективну кластеризацію з 4 Mac Mini M4 ($599 кожен) плюс MacBook Pro M4 Max, досягнувши 496GB загальної уніфікованої пам'яті менше ніж за $5,000. Ця конфігурація запускає Qwen 2.5 Coder-32B на 18 токенів/секунду та Nemotron-70B на вісім токенів/секунду. Однак, одиничні високопродуктивні Mac Studios зазвичай перевершують кластери Mac Mini завдяки кращій пропускній здатності пам'яті та зменшеним накладним витратам на міжпристроєву комунікацію.
Ціноутворення NVIDIA GPU відображає серйозні ринкові викривлення
RTX 5090 командує масивними премією попри $1,999 MSRP
RTX 5090 офіційно коштує $1,999 за Founders Edition, але ринкові ціни коливаються від $2,500 до $3,800 для AIB моделей. ASUS ROG Astral продається за $2,799.99 при наявності, з кастомними моделями, що регулярно перевищують $3,000. 32GB GDDR7 VRAM карти з пропускною здатністю 1,792 GB/с дозволяє запускати 70B параметрові моделі з квантуванням на одному GPU.
Бенчмарки продуктивності показують, що RTX 5090 досягає 5,841 токенів/секунду на Qwen2.5-Coder-7B (batch size 8), що становить 2.6x продуктивність A100 80GB. Для 70B моделей, конфігурації з двома RTX 5090 досягають швидкості оцінки 27 токенів/секунду, дорівнюючи продуктивності H100 за частку від вартості. TDP 575W потребує блоків живлення 1200W+ та надійних систем охолодження.
Ціноутворення корпоративних GPU залишається стратосферичним.
GPU H200 коштує $40,000-$55,000 за одиницю через канальних партнерів, з хмарними тарифами $3.72-$10.60 за годину. Його 141GB HBM3e пам'яті та пропускна здатність 4.8 TB/с становлять на 76% більше пам'яті та на 43% вищу пропускну здатність, ніж H100. Новіший B200 коштує $30,000-$35,000 попри пропозицію 192GB HBM3e та пропускної здатності 8 TB/с, хоча доступність залишається суворо обмеженою з терміном очікування 3-6 місяців.
B100, позиціонований як пряма заміна H100 з 192GB пам'яті при TDP 700W, має схожу ціну $30,000-$35,000. Вся продукція Blackwell до 2025 року нібито розпродана, з TSMC, що збільшує замовлення з 40,000 до 60,000 одиниць для задоволення попиту.
Системи DGX досягають цінових точок у півмільйона доларів
Система DGX H200 з 8 GPU та 1,128GB загальної пам'яті коштує $400,000-$500,000, тоді як новіша DGX B200 коштує $515,410 від Broadberry. Система B200 забезпечує 72 PFLOPS FP8 тренування та 144 PFLOPS FP4 інференції, що становить 3x покращення тренування та 15x покращення інференції порівняно з DGX H100.
GB200 Superchip, що поєднує два B200 GPU з Grace CPU, коштує $60,000-$70,000 за одиницю. Системи рівня стійки як GB200 NVL72 з 72 GPU досягають $3 мільйони, орієнтуючись на гіпермасштабні розгортання.
Вимоги до пам'яті диктують стратегії вибору обладнання.
Потреби в пам'яті неквантованих моделей перевищують більшість одиночних систем.
Запуск 70B параметрових моделей в точності FP16 потребує приблизно 148GB VRAM плюс 20% накладних витрат для активацій, загалом 178GB. З контекстом 128K, KV кеш додає ще 39GB, підштовхуючи вимоги понад 200GB, що потребує або кількох GPU (2× H100 80GB або 4× A100 40GB) або агресивного квантування.
405B параметрові моделі потребують 810GB для базової моделі в FP16, з загальними вимогами, що наближаються до 1TB, включаючи накладні витрати та KV кеш. Ці моделі потребують мульти-нодових розгортань або FP8 квантування на 8× H100 системах. 671B Nemotron та DeepSeek-R1 моделі потребують 1.3-1.4TB в FP16, що потребує інфраструктури рівня дата-центру або агресивного квантування до 700GB в FP8.
Квантування трансформує економіку розгортання.
GGUF квантування зменшує пам'ять в 4 рази з Q4_K_M, зберігаючи прийнятну якість для більшості випадків використання. Q5_K_M забезпечує зменшення в 3.2 рази з мінімальною деградацією. Цей формат відмінно працює на CPU та Apple Silicon, роблячи його ідеальним для крайових розгортань.
AWQ (Activation-aware Weight Quantization) забезпечує 4x економію пам'яті з кращим збереженням якості, ніж GPTQ, часто працюючи в 2 рази швидше на GPU. Він особливо ефективний для моделей, навчених на інструкціях, де критично зберегти якість відповіді.
FP8 квантування на обладнанні H100/H200/B200 забезпечує 2x зменшення пам'яті з мінімальною втратою якості, оскільки багато новіших моделей навчаються нативно в FP8, що дозволяє запускати 405B моделі на одиночних 8-GPU нодах, зберігаючи майже повну точність продуктивності.
Архітектури розгортання кардинально різняться за сценарієм використання.
Обслуговування клієнтів пріоритизує час відповіді над розміром моделі.
Для застосунків обслуговування клієнтів, що потребують відповідей менше 2 секунд, Llama 3.1 8B в FP16 на одному GPU A10G або L4 (16GB VRAM) забезпечує оптимальне співвідношення ціна-продуктивність. Для відповідей вищої якості, Llama 3.1 70B з AWQ 4-bit квантуванням на двох A100 80GB GPU забезпечує корпоративну продуктивність при використанні 35GB на GPU.
vLLM з тензорним паралелізмом та безперервним батчингом максимізує пропускну здатність, тоді як пред-вармінг та агресивне управління KV кешем мінімізують латентність першого токену. Більшість успішних розгортань реалізують гібридну маршрутизацію, надсилаючи 70% запитів до менших моделей і резервуючи більші моделі для складних запитів.
Генерація коду потребує розширених вікон контексту.
Робочі навантаження генерації коду потребують довжини контексту 32K-128K, значно підвищуючи вимоги до пам'яті. Llama 3.1 70B в FP16 на 4× A100 80GB GPU обробляє повний контекст з 40GB+ зарезервованими для KV кешу. Моделі DeepSeek-Coder, навчені спеціально для кодових завдань, часто перевершують більші загальні моделі.
Одно-нодовий тензорний паралелізм з швидким NVMe сховищем для завантаження моделі виявляється найбільш ефективним. Багато команд повідомляють про успіх з системами Mac Studio M3 Ultra для розробки, використовуючи 512GB уніфікованої пам'яті для експериментів з більшими моделями перед промисловим розгортанням.
Дослідницькі застосування вимагають максимальної точності.
Дослідницькі розгортання пріоритизують точність над вартістю, зазвичай запускаючи Llama 3.1 405B в FP8 на 8× H100 системах або DeepSeek-R1 671B для складних завдань міркування. Ці конфігурації уникають агресивного квантування для збереження відтворюваності та максимальної здатності моделі.
Інфраструктурні вимоги включають мульти-нодові налаштування з InfiniBand з'єднаннями та охолодженням корпоративного рівня. Багато дослідницьких інституцій вважають системи Apple M3 Ultra з 512GB RAM цінними для експериментування, оскільки уніфікована архітектура пам'яті забезпечує унікальні переваги для розробки та тестування моделей.
Створення контенту балансує креативність з послідовністю.
Генерація контенту зазвичай використовує Llama 3.1 70B в FP16 для збалансованої креативності та послідовності, або Mixtral 8x7B з GPTQ 4-bit квантуванням для економічної пакетної обробки. Вищетемпературна вибірка та різноманітна промпт-інженерія заохочують креативні результати, зберігаючи послідовність голосу бренду.
Планування пікової потужності виявляється істотним, оскільки творчі робочі процеси часто демонструють екстремальні піки використання. Багато розгортань реалізують архітектури на основі черг, які можуть масштабуватися від 1 до 10+ GPU залежно від попиту.
Загальна вартість володіння розкриває несподівані точки окупності.
Вартість придбання обладнання кардинально різниться за класом.
Споживчі GPU коливаються від $1,600-$2,000 за RTX 4090 до $2,000-$3,800 за RTX 5090, хоча доступність залишається проблематичною. Корпоративні GPU коштують $25,000-$30,000 за H100 та $30,000-$40,000 за B200. Системи Apple M3 Ultra з значущими конфігураціями пам'яті коштують $7,000-$10,000.
Хмарні інстанси пропонують негайну доступність за $0.89/година для RTX 5090, $1.90-$3.50/година для H100, та $4.00-$6.00/година для систем B200. Драматичне зниження ціни H100 з $8+/година на початку 2025 року відображає покращення доступності та конкуренції.
Операційні витрати виходять за межі обладнання.
Споживання електроенергії коливається від 215W для систем Apple M3 Ultra до 1000W для GPU B200, з витратами на електроенергію $0.10-$0.30/kWh. Охолодження додає 15-30% накладних витрат, тоді як мережева інфраструктура для мульти-GPU налаштувань потребує з'єднання 10Gbps+. Витрати на персонал в середньому $135,000/рік для MLOps інженерів, з комплаєнсом, що додає 5-15% для регульованих галузей.
Точка окупності для само-хостингу проти використання API зазвичай наступає приблизно при 2 мільйонах токенів на день, з правильним використанням обладнання понад 70%, що є істотним для економічної ефективності. Фінтех компанія зменшила витрати на 83%, переходячи з $47k/місяць на GPT-4o Mini до $8k/місяць з гібридним підходом Claude Haiku плюс само-хостована 7B модель.
Бенчмарки продуктивності розкривають сильні сторони платформ.
Останні швидкості інференції надають перевагу новішим архітектурам.
RTX 5090 досягає 5,841 токенів/секунду на Qwen2.5-Coder-7B, демонструючи 72% покращення над RTX 4090 в NLP завданнях. Малі моделі як Qwen2-0.5B досягають приголомшливих 65,000+ токенів/секунду, забезпечуючи масивну пропускну здатність для простих завдань.
Системи B200 забезпечують 15x покращення інференції над H100, тоді як H200 надає 2x прискорення зі збільшеною пропускною здатністю пам'яті. Apple M3 Ultra досягає 76 токенів/секунду на LLaMA-3 8B Q4_K_M, з очікуваним M4 Max, що має досягти 96-100 токенів/секунду.
Вибір фреймворку значно впливає на продуктивність.
vLLM 0.6.0 забезпечує 2.7x покращення пропускної здатності та 5x зменшення латентності порівняно з попередніми версіями, досягаючи 2,300-2,500 токенів/секунду для Llama 8B на H100. Його PagedAttention зменшує фрагментацію пам'яті на 60-80%, що критично для промислових розгортань.
Llama.cpp забезпечує 93.6-100.2% продуктивності vLLM для одиночних запитів, пропонуючи кращу оптимізацію для CPU та Apple Silicon. Його широкі опції квантування та менші накладні витрати пам'яті роблять його ідеальним для крайових розгортань.
Метрики енергоефективності покращуються драматично.
Сучасні системи H100 з vLLM досягають 0.39 джоулів на токен для Llama-3.3-70B FP8, що становить 120x кращу ефективність, ніж поширено цитовані оцінки ChatGPT. RTX 5090 споживає на 28% більше енергії, ніж RTX 4090, забезпечуючи на 72% кращу продуктивність, значно покращуючи загальну ефективність.
FP8 та FP4 квантування зменшують споживання енергії на 30-50%, зберігаючи прийнятну якість. Програмні оптимізації через vLLM та TensorRT-LLM забезпечують додаткові покращення ефективності, з деякими розгортаннями, що повідомляють про 10x покращення над базовими показниками 2023 року.
Мульти-нодові розгортання дозволяють виконання передових моделей.
Вимоги до обладнання масштабуються експоненційно з розміром моделі.
Одиночні GPU ефективно обробляють моделі під 80GB VRAM. Одно-нодові мульти-GPU конфігурації з 2-8 GPU, з'єднаними через NVLink, добре працюють до 640GB загальної VRAM (ліміт 8× H100). За цим порогом стають необхідними мульти-нодові розгортання, що вносить значну складність та накладні витрати комунікації.
Для 70B моделей, 4 Mac Minis M4 можуть забезпечити достатню пам'ять через кластеризацію, хоча один Mac Studio M3 Ultra зазвичай забезпечує кращу продуктивність. 405B моделі завжди потребують розподіленого розгортання в FP16, тоді як 671B моделі вимагають інфраструктури рівня дата-центру, якщо не квантовані агресивно.
Стратегії паралелізму оптимізують різні сценарії.
Тензорний паралелізм розділяє кожен шар між кількома GPU, забезпечуючи низьку латентність через паралельні обчислення. Цей підхід відмінно працює в межах одиночних нодів, де високопропускні з'єднання як NVLink мінімізують накладні витрати комунікації. Налаштовуйте з tensor_parallel_size, що дорівнює GPU на ноду для оптимальної продуктивності.
Пайплайн паралелізм розподіляє суміжні шари між нодами, зменшуючи вимоги до міжнодової комунікації. Хоча це вносить бульбашки пайплайну, що знижують ефективність в авторегресивній інференції, це дозволяє масштабування через повільніші з'єднання та підтримує нерівномірні конфігурації GPU пам'яті.
Гібридний підхід, що використовується vLLM, використовує тензорний паралелізм в нодах та пайплайн паралелізм між нодами, максимізуючи як локальну пропускну здатність, так і міжнодову ефективність.
Практичні рекомендації для негайного розгортання
Для організацій, що обробляють менше 1 мільйона токенів щодня, я рекомендую залишатися з API провайдерами, моніторуючи зростання використання. Складність та капітальні вимоги само-хостингу не виправдовують скромних заощаджень на цьому масштабі.
Команди, що обробляють 1-10 мільйонів токенів щодня, повинні розглянути одиночний RTX 4090 або RTX 5090, що запускає квантовані моделі. Ця золота середина балансує капітальні інвестиції з операційними заощадженнями, зазвичай досягаючи ROI протягом 6-12 місяців.
Підприємства, що обробляють понад 10 мільйонів токенів щодня, отримують вигоду від налаштувань з двома RTX 5090 або хмарних інстансів H100 з резервованою потужністю. Реалізуйте гібридні стратегії маршрутизації, що надсилають прості запити до менших моделей, резервуючи більші моделі для складних запитів, зменшуючи витрати на 10-30%.
Організації з вимогами комплаєнсу повинні пріоритизувати он-премісні розгортання H100/H200 попри премію, оскільки можливості контролю та аудиту виправдовують додаткові витрати—враховуйте 15% накладних витрат для інфраструктури та процесів, пов'язаних з комплаєнсом.
Дослідницькі команди та розробники отримують найбільшу вигоду від систем Apple M3 Ultra з 512GB RAM, що дозволяє експериментування з моделями, які інакше потребували б дорогих мульти-GPU налаштувань. Хоча швидкості інференції відстають від рішень NVIDIA, уніфікована архітектура пам'яті надає унікальні переваги для розробки та тестування моделей.
Посилання
Основна документація моделей
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). Accessed August 13, 2025. https://qwenlm.github.io/blog/qwen3/.
Обладнання та інфраструктура
NVIDIA. "DGX H200." NVIDIA Data Center. Accessed August 13, 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/.
Фреймворки обслуговування
vLLM. "vLLM V1: A Major Upgrade to vLLM's Core Architecture." vLLM Blog, January 27, 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.
Ринковий аналіз та кейс-стаді
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.
Посібники з реалізації
Red Hat. "Deployment-Ready Reasoning with Quantized DeepSeek-R1 Models." Red Hat Developer, March 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/.
