{"id":22128,"date":"2026-11-12T15:00:00","date_gmt":"2026-11-12T14:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/webhosting.de\/?p=22128"},"modified":"2026-11-05T08:25:52","modified_gmt":"2026-11-05T07:25:52","slug":"hosting-ki-applikationer-cpu-gpu-lagerplads","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/webhosting.de\/da\/hosting-ki-anwendungen-cpu-gpu-storage\/","title":{"rendered":"Hosting af AI-applikationer: Dimensionering af CPU, GPU og lagerplads"},"content":{"rendered":"<div class=\"wh-article\" data-wh-layout=\"2.1.2\" style=\"width:100%;max-width:820px;margin:0 auto;color:#263b4b;font-family:inherit;font-size:18px;line-height:1.8;text-align:start;overflow-wrap:break-word;box-sizing:border-box\"><p class=\"wh-lead\" style=\"font-size:20px;line-height:1.7;color:#233746;margin:0 0 1.1em\">N\u00e5r det g\u00e6lder AI-hosting, er det den konkrete arbejdsbelastning, der afg\u00f8r, hvor meget CPU-kapacitet, GPU-hukommelse og lagerplads du har brug for. <strong style=\"font-weight:700;color:inherit\">Model, pr\u00e6cision og parallelitet<\/strong> er lige s\u00e5 vigtige som responstid og dataadgang. I tekstmodeller optager ikke kun v\u00e6gtene, men ogs\u00e5 cachen og k\u00f8rselstidsbufferen hukommelse; lange kontekster og samtidige foresp\u00f8rgsler kan \u00f8ge behovet.  En indledende beregning hj\u00e6lper med forudv\u00e6lgelsen. Du kan derefter kontrollere, om infrastrukturen rent faktisk passer, ved hj\u00e6lp af en repr\u00e6sentativ belastning og kravene til din applikation.<\/p>\n<nav class=\"wh-toc\" aria-label=\"Indholdet af denne artikel\" style=\"display:block;margin:28px 0 38px;padding:22px;border:1px solid #d9e4e8;border-radius:14px;background:#f4f8f8\"><p class=\"wh-toc-title\" style=\"font-size:13px;font-weight:700;letter-spacing:.08em;color:#49656b;margin:0 0 14px\">G\u00e5 direkte til afsnittet<\/p><div class=\"wh-toc-grid\" style=\"display:grid;grid-template-columns:repeat(auto-fit,minmax(min(100%,280px),1fr));gap:10px\"><div class=\"wh-toc-item\" style=\"display:block;min-width:0;margin:0;padding:0\"><a class=\"wh-toc-link\" href=\"#workload-anforderungen\" style=\"display:block;height:100%;padding:12px 15px;border:1px solid #dce6e8;border-radius:9px;background:#fff;color:#18575b;font-size:14px;line-height:1.5;font-weight:600;text-decoration:none;box-sizing:border-box\">Begr\u00e6ns f\u00f8rst AI-arbejdsbyrden<\/a><\/div>\n<div class=\"wh-toc-item\" style=\"display:block;min-width:0;margin:0;padding:0\"><a class=\"wh-toc-link\" href=\"#cpu-ram-datenzufuhr\" style=\"display:block;height:100%;padding:12px 15px;border:1px solid #dce6e8;border-radius:9px;background:#fff;color:#18575b;font-size:14px;line-height:1.5;font-weight:600;text-decoration:none;box-sizing:border-box\">CPU og RAM er p\u00e5 vej<\/a><\/div>\n<div class=\"wh-toc-item\" style=\"display:block;min-width:0;margin:0;padding:0\"><a class=\"wh-toc-link\" href=\"#gpu-vram-grundlagen\" style=\"display:block;height:100%;padding:12px 15px;border:1px solid #dce6e8;border-radius:9px;background:#fff;color:#18575b;font-size:14px;line-height:1.5;font-weight:600;text-decoration:none;box-sizing:border-box\">At forst\u00e5 GPU og VRAM korrekt<\/a><\/div>\n<div class=\"wh-toc-item\" style=\"display:block;min-width:0;margin:0;padding:0\"><a class=\"wh-toc-link\" href=\"#speicher-rechenbeispiel\" style=\"display:block;height:100%;padding:12px 15px;border:1px solid #dce6e8;border-radius:9px;background:#fff;color:#18575b;font-size:14px;line-height:1.5;font-weight:600;text-decoration:none;box-sizing:border-box\">Beregne modelhukommelsen omtrentligt<\/a><\/div>\n<div class=\"wh-toc-item\" style=\"display:block;min-width:0;margin:0;padding:0\"><a class=\"wh-toc-link\" href=\"#workloads-vergleichen\" style=\"display:block;height:100%;padding:12px 15px;border:1px solid #dce6e8;border-radius:9px;background:#fff;color:#18575b;font-size:14px;line-height:1.5;font-weight:600;text-decoration:none;box-sizing:border-box\">Sammenligning af arbejdsbelastninger og flaskehalse<\/a><\/div>\n<div class=\"wh-toc-item\" style=\"display:block;min-width:0;margin:0;padding:0\"><a class=\"wh-toc-link\" href=\"#storage-netzwerk-planen\" style=\"display:block;height:100%;padding:12px 15px;border:1px solid #dce6e8;border-radius:9px;background:#fff;color:#18575b;font-size:14px;line-height:1.5;font-weight:600;text-decoration:none;box-sizing:border-box\">Planl\u00e6gning af lager- og GPU-forbindelser<\/a><\/div>\n<div class=\"wh-toc-item\" style=\"display:block;min-width:0;margin:0;padding:0\"><a class=\"wh-toc-link\" href=\"#messung-fehlersuche\" style=\"display:block;height:100%;padding:12px 15px;border:1px solid #dce6e8;border-radius:9px;background:#fff;color:#18575b;font-size:14px;line-height:1.5;font-weight:600;text-decoration:none;box-sizing:border-box\">Registrere flaskehalse under belastning<\/a><\/div>\n<div class=\"wh-toc-item\" style=\"display:block;min-width:0;margin:0;padding:0\"><a class=\"wh-toc-link\" href=\"#betrieb-wiederherstellung\" style=\"display:block;height:100%;padding:12px 15px;border:1px solid #dce6e8;border-radius:9px;background:#fff;color:#18575b;font-size:14px;line-height:1.5;font-weight:600;text-decoration:none;box-sizing:border-box\">P\u00e5lidelig drift af AI-infrastruktur<\/a><\/div>\n<div class=\"wh-toc-item\" style=\"display:block;min-width:0;margin:0;padding:0\"><a class=\"wh-toc-link\" href=\"#hosting-entscheidung\" style=\"display:block;height:100%;padding:12px 15px;border:1px solid #dce6e8;border-radius:9px;background:#fff;color:#18575b;font-size:14px;line-height:1.5;font-weight:600;text-decoration:none;box-sizing:border-box\">V\u00e6lg hostingmodel og GPU-server<\/a><\/div>\n<\/div><\/nav><section class=\"wh-section\" aria-labelledby=\"workload-anforderungen\" style=\"display:block;margin:0 0 36px;min-width:0\"><h2 id=\"workload-anforderungen\" style=\"margin:38px 0 18px;color:#172f41;font-size:clamp(24px,1.25rem + 1vw,30px);font-weight:700;line-height:1.3;scroll-margin-top:115px\">Begr\u00e6ns f\u00f8rst AI-arbejdsbyrden<\/h2><p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Valget af hardware starter med opgaven, ikke med en GPU. Ved <strong style=\"font-weight:700;color:inherit\">Slutning<\/strong> En eksisterende model behandler inddata og genererer for eksempel svar. Finjustering tilpasser en foruddannet model til yderligere data eller en opgave; fuldst\u00e6ndig tr\u00e6ning opbygger derimod modelv\u00e6gtningerne som led i et selvst\u00e6ndigt tr\u00e6ningsforl\u00f8b.<\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Disse m\u00e5l medf\u00f8rer forskellige belastningsprofiler: En chattjeneste skal reagere p\u00e5 foresp\u00f8rgsler, mens en tr\u00e6ningsopgave behandler data over en l\u00e6ngere periode og gemmer mellemresultater. For <strong style=\"font-weight:700;color:inherit\">AI-hosting<\/strong> Du b\u00f8r derfor tage h\u00f8jde for, om det er responstid, behandlede foresp\u00f8rgsler, tr\u00e6ningstid eller f.eks. omkostningerne ved en bestemt opgave, der er i fokus.<\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Dokument\u00e9r modelversion og k\u00f8rselstid samt antal parametre, arkitektur, pr\u00e6cision og en planlagt kvantisering. Not\u00e9r desuden de forventede indgangs- og udgangsl\u00e6ngder, samtidige foresp\u00f8rgsler eller batchst\u00f8rrelser samt spidsbelastningen. P\u00e5 den m\u00e5de kan tilbud og senere tests sammenlignes p\u00e5 baggrund af de samme antagelser, i stedet for blot at sammenligne nominelle hardwaredata.<\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">I en intern chat-assistent kan en enkelt kort foresp\u00f8rgsel uden problemer h\u00e5ndteres, mens flere lange samtaler kan overbelaste hukommelsen. KV-cachen opbevarer yderligere tilstande under tekstgenereringen; dens behov afh\u00e6nger blandt andet af modellen og behandlingen. Planl\u00e6g derfor ikke kun ud fra den gennemsnitlige dialog, men ogs\u00e5 ud fra lange sammenh\u00e6nge og parallel brug. <\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Not\u00e9r ogs\u00e5, hvilke data der behandles, hvor de m\u00e5 opbevares, og hvilke krav der stilles til tilg\u00e6ngelighed og gendannelsestid. Disse driftsm\u00e5l har indflydelse p\u00e5 valget mellem en enkelt server og en mere kompleks arkitektur. Antagelserne udg\u00f8r blot et udgangspunkt: Om de holder stik, viser f\u00f8rst en test med en repr\u00e6sentativ belastning.<\/p>\n<\/section><section class=\"wh-section\" aria-labelledby=\"cpu-ram-datenzufuhr\" style=\"display:block;margin:0 0 36px;min-width:0\"><h2 id=\"cpu-ram-datenzufuhr\" style=\"margin:38px 0 18px;color:#172f41;font-size:clamp(24px,1.25rem + 1vw,30px);font-weight:700;line-height:1.3;scroll-margin-top:115px\">CPU og RAM er p\u00e5 vej<\/h2><p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Selvom en model k\u00f8rer p\u00e5 en GPU, arbejder CPU\u2019en ogs\u00e5 med i datastr\u00f8mmen. Den kan modtage foresp\u00f8rgsler, tokenisere tekst, l\u00e6se filer og forberede inddata til modelbehandlingen. Hvis denne forberedelse er for langsom, st\u00e5r GPU\u2019en og venter p\u00e5 arbejde; en st\u00f8rre accelerator l\u00f8ser da ikke n\u00f8dvendigvis flaskehalsen.<\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Der <strong style=\"font-weight:700;color:inherit\">Arbejdshukommelse<\/strong> Afh\u00e6ngigt af anvendelsen optager den modelkomponenter, forberedte data og filcacher. Derudover er der behov for hukommelse til processer, der indl\u00e6ser og konverterer tr\u00e6ningsdata. Planl\u00e6g derfor ikke kun selve modellen, men ogs\u00e5 forl\u00f8bet fra datas\u00e6ttet til den f\u00e6rdige batch samt tilstr\u00e6kkelige reserver til spidsbelastninger under behandlingen.<\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">PyTorch-DataLoader kan anvende flere arbejdsprocesser til parallel databehandling. Yderligere arbejdsprocesser optager dog ogs\u00e5 hukommelse, og det f\u00e6lles hukommelsesomr\u00e5de kan ogs\u00e5 blive knapt. \u00d8g derfor antallet gradvist, og hold \u00f8je med ventetiderne for data og hukommelsesbehovet, i stedet for at anvende en fast v\u00e6rdi som en generel anbefaling. <\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Flere CPU-kerner er is\u00e6r en fordel, n\u00e5r de opgaver, der skal udf\u00f8res, kan k\u00f8res parallelt. Hvis derimod adgang til lagringsmedier, et enkelt behandlingstrin eller selve GPU\u2019en begr\u00e6nser gennemstr\u00f8mningen, kan ekstra kerner ikke \u00e6ndre meget. Ogs\u00e5 klokfrekvensen kan v\u00e6re relevant for korte foresp\u00f8rgsler; yderligere baggrundsinformation findes i artiklen om <a href=\"https:\/\/webhosting.de\/da\/cpu-regulatorens-indflydelse-pa-hostingserverens-ydeevne\/\">CPU-regulator p\u00e5 hosting-servere<\/a>.<\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">For sm\u00e5 modeller eller sj\u00e6ldne foresp\u00f8rgsler er CPU-inferens et alternativ, der er v\u00e6rd at unders\u00f8ge, i forhold til et GPU-system, der er tilg\u00e6ngeligt d\u00f8gnet rundt. Sammenlign de to varianter med den samme model, passende pr\u00e6cision og den forventede belastningsprofil. Det afg\u00f8rende er, om CPU\u2019en kan opn\u00e5 den kr\u00e6vede responstid, selv under spidsbelastning, og hvilke omkostninger der reelt er forbundet hermed.<\/p>\n<\/section><section class=\"wh-section\" aria-labelledby=\"gpu-vram-grundlagen\" style=\"display:block;margin:0 0 36px;min-width:0\"><h2 id=\"gpu-vram-grundlagen\" style=\"margin:38px 0 18px;color:#172f41;font-size:clamp(24px,1.25rem + 1vw,30px);font-weight:700;line-height:1.3;scroll-margin-top:115px\">At forst\u00e5 GPU og VRAM korrekt<\/h2><p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Ved en inferens, der udelukkende foreg\u00e5r p\u00e5 GPU\u2019en, skal modelv\u00e6gtningerne kunne rummes i den tilg\u00e6ngelige GPU-hukommelse. Den <strong style=\"font-weight:700;color:inherit\">VRAM-behov<\/strong> Men det slutter ikke der: K\u00f8rselen kr\u00e6ver yderligere omr\u00e5der til mellemresultater og midlertidige buffere. Et kort, hvor v\u00e6gtene rent matematisk lige akkurat passer ind, udg\u00f8r derfor endnu ikke et sikkert grundlag for produktiv drift.<\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Ved autoregressiv tekstgenerering kommer KV-cachen oveni. Den gemmer allerede beregnede n\u00f8gle- og v\u00e6rditilstande, s\u00e5 de kan genbruges i de efterf\u00f8lgende genereringstrin. Lange kontekster og foresp\u00f8rgsler, der behandles samtidigt, kan \u00f8ge dette ekstra hukommelsesbehov; hvor meget afh\u00e6nger af modellen og behandlingen. <\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Dokumentationen til Transformers 4.48.2 beskriver blandt andet cache-kvantisering og udlagring som muligheder for at spare p\u00e5 VRAM. Fordelen afh\u00e6nger dog af implementeringen og belastningen; yderligere databehandling eller dataoverf\u00f8rsler kan neds\u00e6tte hastigheden. Kontroller derfor b\u00e5de hukommelsesforbruget og responstiden, i stedet for automatisk at betragte en besparelse i hukommelsesforbruget som en ydelsesforbedring. <\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Under tr\u00e6ningen er inferensberegningen slet ikke tilstr\u00e6kkelig. Ud over v\u00e6gtene opst\u00e5r der hukommelsesbehov til gradienter, optimatorens tilstande og gemte aktiveringer. Hvor store disse andele bliver, afh\u00e6nger blandt andet af optimatoren, pr\u00e6cisionen og tr\u00e6ningsmetoden; l\u00e6ngere sekvenser eller st\u00f8rre batches kan is\u00e6r \u00f8ge hukommelsesbehovet til aktiveringer. <\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">For en fuldst\u00e6ndig GPU-baseret udf\u00f8relse skal den tilg\u00e6ngelige VRAM kunne rumme de n\u00f8dvendige v\u00e6gte og k\u00f8rselsdata. Hybride metoder kan placere dele af behandlingen eller modelv\u00e6gtningerne uden for GPU'en; deres egnethed og omkostningerne ved dataoverf\u00f8rsler afh\u00e6nger af k\u00f8rselstiden. Dette skal adskilles fra den udlagring af KV-cachen, der er beskrevet i Transformers 4.48.2. <\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Betragt model, k\u00f8rselstid og planlagt parallelitet samlet, og kontroller de maksimale hukommelsesniveauer under en repr\u00e6sentativ belastning. Tilstr\u00e6kkelig hukommelse til den valgte implementering er ikke i sig selv et bevis p\u00e5 den \u00f8nskede responstid eller udnyttelsesgrad.<\/p>\n<\/section><section class=\"wh-section\" aria-labelledby=\"speicher-rechenbeispiel\" style=\"display:block;margin:0 0 36px;min-width:0\"><h2 id=\"speicher-rechenbeispiel\" style=\"margin:38px 0 18px;color:#172f41;font-size:clamp(24px,1.25rem + 1vw,30px);font-weight:700;line-height:1.3;scroll-margin-top:115px\">Beregne modelhukommelsen omtrentligt<\/h2><p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">En f\u00f8rste beregning af hukommelsesbehovet tager udgangspunkt i antallet af modelparametre og det format, hvori deres v\u00e6gte rent faktisk gemmes. Den giver en nedre gr\u00e6nse for dette hukommelsesbehov, men endnu ikke en fuldst\u00e6ndig dimensionering af GPU-serveren. Den siger is\u00e6r ikke noget om, hvor meget hukommelse en konkret foresp\u00f8rgsel kr\u00e6ver under k\u00f8rsel.<\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\"><strong style=\"font-weight:700;color:inherit\">Illustrativt regneeksempel, ikke en m\u00e5ling:<\/strong> Syv milliarder parametre ganget med to byte giver 14 milliarder byte til v\u00e6gtene. Delt med 1.073.741.824 byte pr. GiB giver det cirka 13,0 GiB. Foruds\u00e6tningen er, at alle de betragtede v\u00e6gte faktisk er ensartede med to byte pr. parameter; andre formater eller yderligere repr\u00e6sentationer \u00e6ndrer beregningen.<\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">F\u00f8lgende er ikke inkluderet: <strong style=\"font-weight:700;color:inherit\">KV-cache<\/strong> til tekstgenerering, midlertidige buffere og k\u00f8rselstidsoverhead. Is\u00e6r ved lange kontekster kan cachen vokse betydeligt; ogs\u00e5 antallet af foresp\u00f8rgsler, der behandles samtidigt, er relevant for den n\u00f8dvendige reserve. Cache-dokumentationen til Transformers 4.48.2 beskriver desuden metoder, der kan spare hukommelse, men som afh\u00e6ngigt af metoden kan g\u00e5 ud over hastigheden. <\/p>\n<figure class=\"wp-block-image size-large wh-figure\" aria-describedby=\"wh-caption-detail1\" style=\"display:block;float:none;clear:both;width:100%;max-width:760px;margin:34px auto 40px;border:1px solid #dae5e9;border-radius:14px;overflow:hidden;background:#f5f8fa;box-shadow:0 10px 28px -17px rgba(24,47,60,.28);box-sizing:border-box\"><div class=\"wh-figure-media\" style=\"display:block;background:#eef3f5;line-height:0\"><img loading=\"lazy\" width=\"800\" height=\"534\" src=\"https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2026\/11\/ki-modellspeicher-gewichte-cache-b2bdcd19-detail1-c712ad8679-1024x683.webp\" class=\"wp-image-22138\" alt=\"AI-genereret illustration af en beholder med separate blokke til modelv\u00e6gte, cache og k\u00f8rselstidspuffer.\" decoding=\"async\" srcset=\"https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2026\/11\/ki-modellspeicher-gewichte-cache-b2bdcd19-detail1-c712ad8679-1024x683.webp 1024w, https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2026\/11\/ki-modellspeicher-gewichte-cache-b2bdcd19-detail1-c712ad8679-300x200.webp 300w, https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2026\/11\/ki-modellspeicher-gewichte-cache-b2bdcd19-detail1-c712ad8679-768x512.webp 768w, https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2026\/11\/ki-modellspeicher-gewichte-cache-b2bdcd19-detail1-c712ad8679-18x12.webp 18w, https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2026\/11\/ki-modellspeicher-gewichte-cache-b2bdcd19-detail1-c712ad8679.webp 1536w\" sizes=\"auto, (max-width: 800px) 100vw, 800px\" ><\/div><figcaption class=\"wh-caption\" id=\"wh-caption-detail1\" style=\"display:block;margin:0;padding:12px 18px 15px;border-top:1px solid #dce5e9;color:#506575;background:#f5f8fa;font-size:14px;line-height:1.55;text-align:start\">AI-genereret illustration: Ved inferensen kommer der yderligere hukommelsesandele oven i v\u00e6gtberegningen.<\/figcaption><\/figure><p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Til tr\u00e6ning er v\u00e6gtberegningen slet ikke tilstr\u00e6kkelig. Dokumentationen til Transformers 4.35.0 ansl\u00e5r for en eksempelkonfiguration med blandet pr\u00e6cision og AdamW 18 byte pr. parameter plus aktiveringer. Dette afspejler yderligere komponenter s\u00e5som gradienter og optimeringstilstande; aktiveringerne afh\u00e6nger blandt andet af sekvensl\u00e6ngde og batchst\u00f8rrelse. <\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">De 18 byte er ikke en generel multiplikator for alle tr\u00e6ningsforl\u00f8b: Optimeringsindstillinger, pr\u00e6cision og tr\u00e6ningsmetoder kan \u00e6ndre behovet. Hverken dette tal eller de 13,0 GiB udg\u00f8r derfor en anbefaling for en bestemt VRAM-st\u00f8rrelse. Ved valget er den konkrete k\u00f8rselstid og de forventede maksimale hukommelsesbelastninger under repr\u00e6sentativ belastning afg\u00f8rende.<\/p>\n<\/section><section class=\"wh-section\" aria-labelledby=\"workloads-vergleichen\" style=\"display:block;margin:0 0 36px;min-width:0\"><h2 id=\"workloads-vergleichen\" style=\"margin:38px 0 18px;color:#172f41;font-size:clamp(24px,1.25rem + 1vw,30px);font-weight:700;line-height:1.3;scroll-margin-top:115px\">Sammenligning af arbejdsbelastninger og flaskehalse<\/h2><p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">De samme modelv\u00e6gte kan, afh\u00e6ngigt af opgaven, medf\u00f8re meget forskellige krav. Tabellen viser mulige testpunkter, ikke en rangorden og ikke garanterede flaskehalse. Hvilken ressource der rent faktisk udg\u00f8r en begr\u00e6nsning, afh\u00e6nger blandt andet af modellen, datapipeline, parallelisering og belastning.<\/p>\n<div class=\"wh-table-scroll\" tabindex=\"0\" role=\"region\" aria-label=\"Arbejdsbelastninger: Lagerkomponenter og praktiske kontrolpunkter\" style=\"width:100%;max-width:100%;overflow-x:auto;margin:28px 0;border:1px solid #dce5e9;border-radius:14px;background:#fff;box-shadow:0 10px 28px -16px rgba(24,47,60,.32);box-sizing:border-box\"><table style=\"width:100%;min-width:580px;border-collapse:separate;border-spacing:0;border:0;margin:0;font-size:15px;line-height:1.6;background:#fff\"><caption style=\"padding:20px;text-align:start;font-size:17px;line-height:1.5;font-weight:700;color:#173246;background:#fff\">Arbejdsbelastninger: Lagerkomponenter og praktiske kontrolpunkter<\/caption><thead><tr><th scope=\"col\" style=\"padding:15px 18px;border:0;border-bottom:1px solid #e2e9ed;text-align:start;vertical-align:top;white-space:normal;font-size:15px;line-height:1.6;background:#19394d;color:#fff\">Arbejdsbyrde<\/th><th scope=\"col\" style=\"padding:15px 18px;border:0;border-bottom:1px solid #e2e9ed;text-align:start;vertical-align:top;white-space:normal;font-size:15px;line-height:1.6;background:#19394d;color:#fff\">Mulige flaskehalse<\/th><th scope=\"col\" style=\"padding:15px 18px;border:0;border-bottom:1px solid #e2e9ed;text-align:start;vertical-align:top;white-space:normal;font-size:15px;line-height:1.6;background:#19394d;color:#fff\">Ekstra lagerplads<\/th><th scope=\"col\" style=\"padding:15px 18px;border:0;border-bottom:1px solid #e2e9ed;text-align:start;vertical-align:top;white-space:normal;font-size:15px;line-height:1.6;background:#19394d;color:#fff\">N\u00f8gletal og alternativ<\/th><\/tr><\/thead><tbody><tr><td style=\"padding:15px 18px;border:0;border-bottom:1px solid #e2e9ed;text-align:start;vertical-align:top;white-space:normal;font-size:15px;line-height:1.6;background:#fff;color:#294252\">CPU-inferens<\/td><td style=\"padding:15px 18px;border:0;border-bottom:1px solid #e2e9ed;text-align:start;vertical-align:top;white-space:normal;font-size:15px;line-height:1.6;background:#fff;color:#294252\">CPU-regnetid og datatilf\u00f8rsel<\/td><td style=\"padding:15px 18px;border:0;border-bottom:1px solid #e2e9ed;text-align:start;vertical-align:top;white-space:normal;font-size:15px;line-height:1.6;background:#fff;color:#294252\">RAM til k\u00f8rselstid og indtastninger<\/td><td style=\"padding:15px 18px;border:0;border-bottom:1px solid #e2e9ed;text-align:start;vertical-align:top;white-space:normal;font-size:15px;line-height:1.6;background:#fff;color:#294252\">Kontroller svarstiden; sammenlign GPU-inferens<\/td><\/tr><tr><td style=\"padding:15px 18px;border:0;border-bottom:1px solid #e2e9ed;text-align:start;vertical-align:top;white-space:normal;font-size:15px;line-height:1.6;background:#f4f7f9;color:#294252\">GPU-inferens<\/td><td style=\"padding:15px 18px;border:0;border-bottom:1px solid #e2e9ed;text-align:start;vertical-align:top;white-space:normal;font-size:15px;line-height:1.6;background:#f4f7f9;color:#294252\">VRAM og datatilf\u00f8rsel<\/td><td style=\"padding:15px 18px;border:0;border-bottom:1px solid #e2e9ed;text-align:start;vertical-align:top;white-space:normal;font-size:15px;line-height:1.6;background:#f4f7f9;color:#294252\">Cache og midlertidige buffere<\/td><td style=\"padding:15px 18px;border:0;border-bottom:1px solid #e2e9ed;text-align:start;vertical-align:top;white-space:normal;font-size:15px;line-height:1.6;background:#f4f7f9;color:#294252\">Kontroller latenstid og hukommelsesforbrug; sammenlign CPU-inferens<\/td><\/tr><tr><td style=\"padding:15px 18px;border:0;border-bottom:1px solid #e2e9ed;text-align:start;vertical-align:top;white-space:normal;font-size:15px;line-height:1.6;background:#fff;color:#294252\">Finjustering<\/td><td style=\"padding:15px 18px;border:0;border-bottom:1px solid #e2e9ed;text-align:start;vertical-align:top;white-space:normal;font-size:15px;line-height:1.6;background:#fff;color:#294252\">GPU-hukommelse og databehandling<\/td><td style=\"padding:15px 18px;border:0;border-bottom:1px solid #e2e9ed;text-align:start;vertical-align:top;white-space:normal;font-size:15px;line-height:1.6;background:#fff;color:#294252\">Gradienter, optimeringstilstande og aktiveringer<\/td><td style=\"padding:15px 18px;border:0;border-bottom:1px solid #e2e9ed;text-align:start;vertical-align:top;white-space:normal;font-size:15px;line-height:1.6;background:#fff;color:#294252\">Kontroller antal trin pr. tidsinterval; overvej gradientakkumulering<\/td><\/tr><tr><td style=\"padding:15px 18px;border:0;border-bottom:1px solid #e2e9ed;text-align:start;vertical-align:top;white-space:normal;font-size:15px;line-height:1.6;background:#f4f7f9;color:#294252\">Distribueret servering<\/td><td style=\"padding:15px 18px;border:0;border-bottom:1px solid #e2e9ed;text-align:start;vertical-align:top;white-space:normal;font-size:15px;line-height:1.6;background:#f4f7f9;color:#294252\">Kommunikation mellem GPU'er eller servere<\/td><td style=\"padding:15px 18px;border:0;border-bottom:1px solid #e2e9ed;text-align:start;vertical-align:top;white-space:normal;font-size:15px;line-height:1.6;background:#f4f7f9;color:#294252\">Cache og k\u00f8rselstidspuffer<\/td><td style=\"padding:15px 18px;border:0;border-bottom:1px solid #e2e9ed;text-align:start;vertical-align:top;white-space:normal;font-size:15px;line-height:1.6;background:#f4f7f9;color:#294252\">Kontroller responstid og gennemstr\u00f8mning; sammenlign en GPU, hvis der er tilstr\u00e6kkelig hukommelse<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/div><p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">N\u00e5r det drejer sig om en intern chat-assistent, udg\u00f8r modellen og genereringen kun en del af planl\u00e6gningen. Fastl\u00e6g en maksimal indtastningsl\u00e6ngde, en forventet udgangsl\u00e6ngde og antallet af samtidige brugere. Derefter kan man kontrollere, om svartiden forbliver acceptabel ved spidsbelastning, og om v\u00e6gtninger, cache og buffer samtidig kan rummes i den tilg\u00e6ngelige hukommelse.<\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">En dokuments\u00f8gning med generativt svar har en l\u00e6ngere datavej: Dokumenter importeres og forberedes, der genereres embeddings, et indeks gennems\u00f8ges, og relevant indhold overf\u00f8res til sprogmodellen. Import og s\u00f8gning kan stille andre krav til CPU, RAM og lagerplads end selve genereringen. Derfor er det en god id\u00e9 at registrere tiderne og lagerbehovene for disse trin hver for sig.<\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Ved finjusteringen kan man <strong style=\"font-weight:700;color:inherit\">Gradientakkumulering<\/strong> muligg\u00f8re en st\u00f8rre effektiv batchst\u00f8rrelse, selvom der kun behandles mindre enkeltbatches samtidigt. Gradienterne fra flere trin samles, f\u00f8r parametrene opdateres. Dette kan v\u00e6re en fordel ved begr\u00e6nset hukommelse, men garanterer ikke en \u00f8get gennemstr\u00f8mning; yderligere behandlingstrin kan tage tid. <\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Ogs\u00e5 datatilf\u00f8rslen fortjener en n\u00e6rmere gennemgang: Hvis forbehandlingen eller indl\u00e6sningen halter bagefter modelbehandlingen, hj\u00e6lper en st\u00f8rre GPU ikke n\u00f8dvendigvis. Omvendt kan en hurtig datapipeline ikke erstatte for lidt VRAM. Sammenlign derfor alternativerne med de samme inddata og et gennemsigtigt belastningsprofil. <\/p>\n<\/section><section class=\"wh-section\" aria-labelledby=\"storage-netzwerk-planen\" style=\"display:block;margin:0 0 36px;min-width:0\"><h2 id=\"storage-netzwerk-planen\" style=\"margin:38px 0 18px;color:#172f41;font-size:clamp(24px,1.25rem + 1vw,30px);font-weight:700;line-height:1.3;scroll-margin-top:115px\">Planl\u00e6gning af lager- og GPU-forbindelser<\/h2><p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">N\u00e5r man planl\u00e6gger lagerplads, er det en god id\u00e9 at skelne mellem datatyper og adgangsform: Tr\u00e6ningsdatas\u00e6t l\u00e6ses gentagne gange, og modelv\u00e6gte indl\u00e6ses f\u00f8r brug. Begge dele kr\u00e6ver en p\u00e5lidelig kilde, hvorfra de kan gendannes efter et skift af host. Kapacitet alene er ikke nok; ogs\u00e5 indl\u00e6sningstid og adgangsm\u00f8nstre p\u00e5virker driften.<\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Midlertidige arbejdsdata kan lagres p\u00e5 en lokal NVMe-enhed, hvis der er behov for et hurtigt arbejdsomr\u00e5de. Sp\u00f8rg udbyderen, om disse data overlever genstarter og skift af v\u00e6rt. Checkpoints og sikkerhedskopier kr\u00e6ver derimod en bevidst planlagt opbevaring og en verificeret gendannelsesvej; et lokalt arbejdsmappe er ikke automatisk en uafh\u00e6ngig sikkerhedskopi.<\/p>\n<figure class=\"wp-block-image size-large wh-figure\" aria-describedby=\"wh-caption-detail2\" style=\"display:block;float:none;clear:both;width:100%;max-width:760px;margin:34px auto 40px;border:1px solid #dae5e9;border-radius:14px;overflow:hidden;background:#f5f8fa;box-shadow:0 10px 28px -17px rgba(24,47,60,.28);box-sizing:border-box\"><div class=\"wh-figure-media\" style=\"display:block;background:#eef3f5;line-height:0\"><img loading=\"lazy\" width=\"800\" height=\"534\" src=\"https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2026\/11\/ki-storage-arbeitsbereich-ablage-b2bdcd19-detail2-a6a81ed938-1024x683.webp\" class=\"wp-image-22140\" alt=\"Et AI-genereret symbolbillede af et NVMe-drev og et eksternt lagringsdrev p\u00e5 en arbejdsm\u00e5tte.\" decoding=\"async\" srcset=\"https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2026\/11\/ki-storage-arbeitsbereich-ablage-b2bdcd19-detail2-a6a81ed938-1024x683.webp 1024w, https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2026\/11\/ki-storage-arbeitsbereich-ablage-b2bdcd19-detail2-a6a81ed938-300x200.webp 300w, https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2026\/11\/ki-storage-arbeitsbereich-ablage-b2bdcd19-detail2-a6a81ed938-768x512.webp 768w, https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2026\/11\/ki-storage-arbeitsbereich-ablage-b2bdcd19-detail2-a6a81ed938-18x12.webp 18w, https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2026\/11\/ki-storage-arbeitsbereich-ablage-b2bdcd19-detail2-a6a81ed938.webp 1536w\" sizes=\"auto, (max-width: 800px) 100vw, 800px\" ><\/div><figcaption class=\"wh-caption\" id=\"wh-caption-detail2\" style=\"display:block;margin:0;padding:12px 18px 15px;border-top:1px solid #dce5e9;color:#506575;background:#f5f8fa;font-size:14px;line-height:1.55;text-align:start\">AI-genereret illustrativt billede: Det lokale arbejdsomr\u00e5de og den uafh\u00e6ngige datalagring varetager forskellige opgaver.<\/figcaption><\/figure><p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">F\u00e6lles tilg\u00e6ngelig eller objektbaseret lagring kan g\u00f8re det lettere at distribuere og opbevare datas\u00e6t, v\u00e6gtninger og kontrolpunkter. Det afg\u00f8rende er, om applikationen underst\u00f8tter den valgte adgang, og om dataene kan indl\u00e6ses og gendannes inden for den fastsatte tid. Et ekstra lokalt arbejdsomr\u00e5de kan v\u00e6re nyttigt, men erstatter ikke den permanente lagring.<\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\"><strong style=\"font-weight:700;color:inherit\">GPUDirect Storage<\/strong> muligg\u00f8r under passende hardware-, software- og filsystemforhold en mere direkte datavej mellem lagringsenheden og GPU-hukommelsen. Dette er is\u00e6r interessant, n\u00e5r ind- og udl\u00e6sning ligger p\u00e5 den kritiske vej, og applikationen benytter den underst\u00f8ttede vej. Hvis CPU\u2019en f\u00f8rst skal afkode eller forbehandle dataene, kan det begr\u00e6nse fordelene. <\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Ved brug af flere GPU\u2019er skal der skelnes mellem replikering og fordeling. Replikering stiller modelkopier til r\u00e5dighed for at fordele foresp\u00f8rgsler; den omdanner ikke separate VRAM-omr\u00e5der til en f\u00e6lles hukommelse automatisk. Dokumentationen til vLLM 0.20.1 beskriver en s\u00e5dan dataparallel levering; dermed f\u00f8lger der ingen udtalelse om andre runtime-versioner. <\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Tensor- og pipeline-parallellisme fordeler derimod dele af behandlingen og skaber behov for kommunikation. Kontroller derfor forbindelserne mellem GPU\u2019erne samt \u2013 ved flere servere \u2013 netv\u00e6rkstopologien og underst\u00f8ttelsen fra modellen og k\u00f8rselstiden. Dokumentationen til vLLM 0.8.5 behandler disse strategier for distribueret serving; de konkrete anvisninger er versionsafh\u00e6ngige. <\/p>\n<\/section><section class=\"wh-section\" aria-labelledby=\"messung-fehlersuche\" style=\"display:block;margin:0 0 36px;min-width:0\"><h2 id=\"messung-fehlersuche\" style=\"margin:38px 0 18px;color:#172f41;font-size:clamp(24px,1.25rem + 1vw,30px);font-weight:700;line-height:1.3;scroll-margin-top:115px\">Registrere flaskehalse under belastning<\/h2><p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">En meningsfuld sammenligning starter med en dokumenteret <strong style=\"font-weight:700;color:inherit\">lastprofil<\/strong>. Not\u00e9r modelversion, pr\u00e6cision, den konkrete hardwarevariant og k\u00f8rselstidens version. Angiv typiske og maksimale kontekstl\u00e6ngder, udgangsl\u00e6ngder samt antallet af samtidige foresp\u00f8rgsler. P\u00e5 den m\u00e5de kan en senere \u00e6ndring af infrastrukturen testes under de samme betingelser.<\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">M\u00e5l tiden indtil det f\u00f8rste token og genereringshastigheden under inferensen. Registrer desuden fejl og svartider ved normal belastning og ved forventede spidsbelastninger. En h\u00f8j gennemsnitlig gennemstr\u00f8mning er ikke tilstr\u00e6kkelig, hvis enkelte foresp\u00f8rgsler ved lange kontekster eller h\u00f8j parallelitet venter for l\u00e6nge eller mislykkes.<\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Til tr\u00e6ning og finjustering er trin eller behandlede eksempler pr. tidsenhed et godt udgangspunkt. Hold desuden \u00f8je med, hvor l\u00e6nge datapipelineen lader dig vente p\u00e5 den n\u00e6ste batch. PyTorch-DataLoader kan forberede data med flere arbejdsprocesser; deres hukommelsesbehov og belastningen af den delte hukommelse skal ogs\u00e5 indg\u00e5 i vurderingen. <\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Registrer spidsbelastninger for GPU-hukommelse og RAM samt lagerudnyttelse og ventetider. P\u00e5 et eksisterende NVIDIA-system viser l\u00e6se-kommandoen <code data-no-translation style=\"font:600 .87em\/1.5 ui-monospace,monospace;color:#235063;background:#edf3f5;border-radius:4px;padding:.1em .3em\">nvidia-smi<\/code> Afh\u00e6ngigt af enhed og driver vises blandt andet GPU-status og hukommelsesforbrug. Det \u00e6ndrer ikke nogen produktiv konfiguration, men erstatter ikke en m\u00e5ling af applikationen. <\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">En lav GPU-udnyttelse er i sig selv ikke tegn p\u00e5 et problem med hverken CPU\u2019en eller lagringspladsen. Sammenlign den over tid med datavente-tider, forl\u00f8bet af foresp\u00f8rgsler og lagerudnyttelse, og \u00e6ndr om muligt kun \u00e9n relevant variabel pr. sammenligning. Dokumenter ogs\u00e5 testens begr\u00e6nsninger, f.eks. hvis sj\u00e6ldne belastningsspidser eller s\u00e6rligt lange indtastninger stadig mangler.<\/p>\n<\/section><section class=\"wh-section\" aria-labelledby=\"betrieb-wiederherstellung\" style=\"display:block;margin:0 0 36px;min-width:0\"><h2 id=\"betrieb-wiederherstellung\" style=\"margin:38px 0 18px;color:#172f41;font-size:clamp(24px,1.25rem + 1vw,30px);font-weight:700;line-height:1.3;scroll-margin-top:115px\">P\u00e5lidelig drift af AI-infrastruktur<\/h2><p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Driftsplanl\u00e6gningen omfatter en kontrollerbar kombination af GPU-variant, driver, framework og modelk\u00f8rselstid. F\u00f8r du foretager opdateringer, skal du afklare, hvilke versioner der underst\u00f8ttes sammen, og hvordan du vender tilbage til den tidligere kombination, hvis der opst\u00e5r problemer. Ved specielle datastier som f.eks. GPUDirect Storage skal hardware, software og filsystem desuden passe til den p\u00e5t\u00e6nkte anvendelse. <\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Fastl\u00e6g, hvem der m\u00e5 l\u00e6se eller \u00e6ndre modeller, tr\u00e6ningsdata, logfiler og administrationsgr\u00e6nseflader. For f\u00f8lsomme indtastninger skal desuden lagringssted, dataoverf\u00f8rsel og opbevaringsperiode afstemmes med kravene til databeskyttelse. Kontroller disse punkter for alle involverede tjenester, ikke kun for den server, hvor modellen k\u00f8rer.<\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">En <strong style=\"font-weight:700;color:inherit\">Kontrolpunkt<\/strong> gemmer en tr\u00e6ningsstatus til senere genoptagelse. Planl\u00e6g, hvilke tilstande dit tr\u00e6ningsprogram har brug for til dette form\u00e5l, hvor ofte de skal gemmes, og hvor l\u00e6nge de skal opbevares. Modelv\u00e6gte til levering og checkpoints til forts\u00e6ttelse tjener forskellige form\u00e5l og b\u00f8r m\u00e6rkes i overensstemmelse hermed.<\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Lokalt arbejdslager er ikke automatisk permanent og kan ikke erstatte en uafh\u00e6ngig sikkerhedskopi. Sp\u00f8rg udbyderen, hvad der sker med de lokale data ved genstart, udskiftning af serveren eller ved kontraktens udl\u00f8b. Opbevar de n\u00f8dvendige data uafh\u00e6ngigt af arbejdsomr\u00e5det, og test gendannelsen i praksis, herunder hvor lang tid det tager, f\u00f8r systemet igen er klar til brug.<\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Ved distribuerede jobs omfatter overv\u00e5gningen ud over de enkelte GPU\u2019er ogs\u00e5 noder, netv\u00e6rksforbindelser og fremskridtet for hele applikationen. Planl\u00e6g, fra hvilket gemt punkt et job skal genstartes efter et nedbrud, og hvilke ressourcer der skal v\u00e6re tilg\u00e6ngelige til dette form\u00e5l. Hvis modelkomponenter er fordelt p\u00e5 flere servere, p\u00e5virker deres forbindelser ogs\u00e5 driften; anvisningerne i vLLM-dokumentationen 0.8.5 er i denne sammenh\u00e6ng versionsafh\u00e6ngige. <\/p>\n<\/section><section class=\"wh-section\" aria-labelledby=\"hosting-entscheidung\" style=\"display:block;margin:0 0 36px;min-width:0\"><h2 id=\"hosting-entscheidung\" style=\"margin:38px 0 18px;color:#172f41;font-size:clamp(24px,1.25rem + 1vw,30px);font-weight:700;line-height:1.3;scroll-margin-top:115px\">V\u00e6lg hostingmodel og GPU-server<\/h2><p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Ved lejlighedsvis arbejde kan en midlertidigt ansat <strong style=\"font-weight:700;color:inherit\">GPU-server<\/strong> kan v\u00e6re en god id\u00e9: Du betaler i henhold til de konkrete tilbudsbetingelser for den n\u00f8dvendige kapacitet, i stedet for at skulle holde kapacitet til r\u00e5dighed permanent. Sammenlign ogs\u00e5 opstartstider, tilg\u00e6ngelighed p\u00e5 det \u00f8nskede tidspunkt samt omkostninger til lagrede data og dataoverf\u00f8rsel.<\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Ved en j\u00e6vn belastning kan det betale sig at v\u00e6lge en permanent reserveret infrastruktur. Den kan give st\u00f8rre kontrol over k\u00f8rselstid og datavej, men kr\u00e6ver egen planl\u00e6gning af opdateringer, overv\u00e5gning og gendannelse. En administreret inferenstjeneste overtager dele af denne drift; tjek til geng\u00e6ld, hvilke modeller, indstillinger og dataveje der rent faktisk er tilg\u00e6ngelige der.<\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Ved valg af infrastruktur til maskinl\u00e6ring kr\u00e6ves oplysninger om <strong style=\"font-weight:700;color:inherit\">en bestemt GPU-variant<\/strong> f.eks.: VRAM-kapacitet, hukommelsesb\u00e5ndbredde, underst\u00f8ttede beregningsformater og formfaktor. Overf\u00f8r ikke maksimale v\u00e6rdier fra en produktfamilie ukritisk til hver enkelt variant. Sammenlign ydeevneoplysninger kun med de tilh\u00f8rende testbetingelser og den p\u00e5g\u00e6ldende model, i stedet for udelukkende at basere din beslutning p\u00e5 en teoretisk topv\u00e6rdi.<\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Skaleringstypen indg\u00e5r ogs\u00e5 i tilbuddet: Replikerede instanser kan fordele foresp\u00f8rgsler, mens en modelopdeling foruds\u00e6tter underst\u00f8ttelse via k\u00f8rselstid og forbindelsestopologi. Dokumentationen til vLLM omhandler dataparallelitet i version 0.20.1 og distribueret serving i version 0.8.5; disse oplysninger b\u00f8r ikke overf\u00f8res til en anden version uden n\u00e6rmere unders\u00f8gelse.  <\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Definer f\u00f8rst modellen og belastningsprofilen, vurder derefter lagerkapacitet og datavej, og indhent passende tilbud. Kontroller derefter responstid, fejl og ressourcebehov ved hj\u00e6lp af repr\u00e6sentative foresp\u00f8rgsler eller tr\u00e6ningsdata. Du kan finde yderligere aspekter til vurderingen under <a href=\"https:\/\/webhosting.de\/da\/gpu-hosting-maskinlaering-ydeevne-infrastruktur\/\">GPU-hosting til webapplikationer<\/a>. Uden denne sammenligning af arbejdsbelastninger er det ikke muligt at udlede en generel anbefaling vedr\u00f8rende GPU\u2019er.<\/p>\n<\/section><section class=\"wh-sources\" style=\"margin:40px 0 0;padding:24px 0 0;border-top:1px solid #dce5e9;color:#596b7b;font-size:14px;line-height:1.65\"><h2 style=\"margin:38px 0 18px;color:#172f41;font-size:clamp(24px,1.25rem + 1vw,30px);font-weight:700;line-height:1.3;scroll-margin-top:115px\">Kilder og den aktuelle videnskabelige viden<\/h2><p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Status for unders\u00f8gelsen: <time datetime=\"2026-11-04\">2026-11-04<\/time><\/p><p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Oplysningernes status: 4. november 2026. Udsagn, der er knyttet til bestemte versioner, henviser til de dokumentationsversioner, der er n\u00e6vnt i artiklen. Intet diagram: Der foreligger ingen sammenlignelige ydelsesdata.<\/p><div class=\"wh-source-urls\"><p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\"><span class=\"wh-source-url\" data-no-translation dir=\"ltr\" style=\"overflow-wrap:anywhere;font:12px\/1.6 ui-monospace,monospace;direction:ltr\">https:\/\/huggingface.co\/docs\/transformers\/v4.48.2\/kv_cache<\/span><\/p><p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\"><span class=\"wh-source-url\" data-no-translation dir=\"ltr\" style=\"overflow-wrap:anywhere;font:12px\/1.6 ui-monospace,monospace;direction:ltr\">https:\/\/docs.pytorch.org\/tutorials\/intermediate\/intermediate_data_loading_tutorial.html<\/span><\/p><p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\"><span class=\"wh-source-url\" data-no-translation dir=\"ltr\" style=\"overflow-wrap:anywhere;font:12px\/1.6 ui-monospace,monospace;direction:ltr\">https:\/\/huggingface.co\/docs\/transformers\/v4.35.0\/en\/model_memory_anatomy<\/span><\/p><p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\"><span class=\"wh-source-url\" data-no-translation dir=\"ltr\" style=\"overflow-wrap:anywhere;font:12px\/1.6 ui-monospace,monospace;direction:ltr\">https:\/\/docs.vllm.ai\/en\/v0.8.5\/serving\/distributed_serving.html<\/span><\/p><p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\"><span class=\"wh-source-url\" data-no-translation dir=\"ltr\" style=\"overflow-wrap:anywhere;font:12px\/1.6 ui-monospace,monospace;direction:ltr\">https:\/\/huggingface.co\/docs\/transformers\/grad_accumulation<\/span><\/p><p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\"><span class=\"wh-source-url\" data-no-translation dir=\"ltr\" style=\"overflow-wrap:anywhere;font:12px\/1.6 ui-monospace,monospace;direction:ltr\">https:\/\/docs.nvidia.com\/gpudirect-storage\/overview-guide\/<\/span><\/p><p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\"><span class=\"wh-source-url\" data-no-translation dir=\"ltr\" style=\"overflow-wrap:anywhere;font:12px\/1.6 ui-monospace,monospace;direction:ltr\">https:\/\/docs.vllm.ai\/en\/v0.20.1\/serving\/data_parallel_deployment\/<\/span><\/p><p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\"><span class=\"wh-source-url\" data-no-translation dir=\"ltr\" style=\"overflow-wrap:anywhere;font:12px\/1.6 ui-monospace,monospace;direction:ltr\">https:\/\/docs.nvidia.com\/deploy\/nvidia-smi\/index.html<\/span><\/p><\/div><\/section><\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Hvilken infrastruktur kr\u00e6ver en AI-applikation? Modellen, belastningen og datavejen er afg\u00f8rende. Artiklen forklarer, hvordan du tilpasser CPU, GPU-hukommelse, lagerplads og netv\u00e6rk til inferens og tr\u00e6ning.<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":22137,"comment_status":"closed","ping_status":"","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"inline_featured_image":false,"footnotes":""},"categories":[922],"tags":[],"class_list":["post-22128","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-technologie"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/webhosting.de\/da\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/22128","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/webhosting.de\/da\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/webhosting.de\/da\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/webhosting.de\/da\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/webhosting.de\/da\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=22128"}],"version-history":[{"count":3,"href":"https:\/\/webhosting.de\/da\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/22128\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":22141,"href":"https:\/\/webhosting.de\/da\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/22128\/revisions\/22141"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/webhosting.de\/da\/wp-json\/wp\/v2\/media\/22137"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/webhosting.de\/da\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=22128"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/webhosting.de\/da\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=22128"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/webhosting.de\/da\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=22128"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}