{"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-aplikacje-procesor-karta-graficzna-pamiec-masowa","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/webhosting.de\/pl\/hosting-ki-anwendungen-cpu-gpu-storage\/","title":{"rendered":"Hosting aplikacji opartych na sztucznej inteligencji: dob\u00f3r wydajno\u015bci procesor\u00f3w, kart graficznych i pami\u0119ci masowej"},"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\">W przypadku hostingu AI to konkretne obci\u0105\u017cenie decyduje o tym, ile mocy procesora, pami\u0119ci GPU i przestrzeni dyskowej potrzebujesz. <strong style=\"font-weight:700;color:inherit\">Model, precyzja i r\u00f3wnoleg\u0142o\u015b\u0107<\/strong> s\u0105 r\u00f3wnie wa\u017cne jak czas odpowiedzi i dost\u0119p do danych. W przypadku modeli tekstowych pami\u0119\u0107 zajmuj\u0105 nie tylko wagi, ale tak\u017ce pami\u0119\u0107 podr\u0119czna i bufor czasu wykonania; d\u0142ugie konteksty i r\u00f3wnoczesne zapytania mog\u0105 zwi\u0119kszy\u0107 zapotrzebowanie na pami\u0119\u0107.  Wst\u0119pne obliczenia pomagaj\u0105 w wst\u0119pnej selekcji. Czy infrastruktura rzeczywi\u015bcie jest odpowiednia, sprawdzasz nast\u0119pnie przy reprezentatywnym obci\u0105\u017ceniu i wymaganiach swojej aplikacji.<\/p>\n<nav class=\"wh-toc\" aria-label=\"Tre\u015b\u0107 tego artyku\u0142u\" 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\">Przejd\u017a bezpo\u015brednio do sekcji<\/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\">Najpierw nale\u017cy zaw\u0119zi\u0107 zakres obci\u0105\u017cenia zwi\u0105zanego ze sztuczn\u0105 inteligencj\u0105<\/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\">Procesor i pami\u0119\u0107 RAM w przygotowaniu<\/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\">Jak w\u0142a\u015bciwie zrozumie\u0107 dzia\u0142anie procesora graficznego (GPU) i pami\u0119ci VRAM<\/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\">Przybli\u017cone obliczenie pojemno\u015bci pami\u0119ci modeli<\/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\">Por\u00f3wnanie obci\u0105\u017ce\u0144 i w\u0105skich garde\u0142<\/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\">Planowanie pami\u0119ci masowej i po\u0142\u0105cze\u0144 z procesorami graficznymi<\/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\">Wykrywanie w\u0105skich garde\u0142 pod obci\u0105\u017ceniem<\/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\">Niezawodne zarz\u0105dzanie infrastruktur\u0105 sztucznej inteligencji<\/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\">Wybierz model hostingu i serwer z procesorem graficznym<\/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\">Najpierw nale\u017cy zaw\u0119zi\u0107 zakres obci\u0105\u017cenia zwi\u0105zanego ze sztuczn\u0105 inteligencj\u0105<\/h2><p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Wyb\u00f3r sprz\u0119tu nale\u017cy rozpocz\u0105\u0107 od zadania, a nie od karty graficznej. W przypadku <strong style=\"font-weight:700;color:inherit\">Wnioskowanie<\/strong> Istniej\u0105cy model przetwarza dane wej\u015bciowe i generuje na przyk\u0142ad odpowiedzi. Dostrajanie polega na dostosowaniu wst\u0119pnie wytrenowanego modelu do dodatkowych danych lub zadania; natomiast pe\u0142ne trenowanie polega na budowaniu wag modelu w ramach oddzielnego cyklu trenowania.<\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Cele te skutkuj\u0105 r\u00f3\u017cnymi profilami obci\u0105\u017cenia: serwis czatowy musi reagowa\u0107 na zapytania, podczas gdy zadanie szkoleniowe przetwarza dane przez d\u0142u\u017cszy czas i zapisuje wyniki po\u015brednie. Dla <strong style=\"font-weight:700;color:inherit\">Hosting AI<\/strong> Dlatego powiniene\u015b okre\u015bli\u0107, czy na pierwszym planie znajduje si\u0119 czas odpowiedzi, liczba obs\u0142u\u017conych zapyta\u0144, czas trwania szkolenia, czy te\u017c na przyk\u0142ad koszty danego zadania.<\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Nale\u017cy udokumentowa\u0107 wersj\u0119 modelu i czas dzia\u0142ania, a tak\u017ce liczb\u0119 parametr\u00f3w, architektur\u0119, precyzj\u0119 oraz planowan\u0105 kwantyzacj\u0119. Nale\u017cy r\u00f3wnie\u017c odnotowa\u0107 przewidywane d\u0142ugo\u015bci danych wej\u015bciowych i wyj\u015bciowych, liczb\u0119 r\u00f3wnoczesnych zapyta\u0144 lub wielko\u015b\u0107 partii, a tak\u017ce obci\u0105\u017cenie szczytowe. Dzi\u0119ki temu mo\u017cna por\u00f3wna\u0107 oferty i p\u00f3\u017aniejsze testy w oparciu o te same za\u0142o\u017cenia, zamiast ogranicza\u0107 si\u0119 wy\u0142\u0105cznie do zestawiania nominalnych danych dotycz\u0105cych sprz\u0119tu.<\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">W przypadku wewn\u0119trznego asystenta czatu pojedyncze, kr\u00f3tkie zapytanie mo\u017ce przebiega\u0107 bez problem\u00f3w, podczas gdy kilka d\u0142ugich rozm\u00f3w mo\u017ce przeci\u0105\u017cy\u0107 pami\u0119\u0107. Pami\u0119\u0107 podr\u0119czna KV przechowuje dodatkowe stany podczas generowania tekstu; jej zapotrzebowanie zale\u017cy mi\u0119dzy innymi od modelu i przetwarzania. Dlatego nale\u017cy uwzgl\u0119dni\u0107 nie tylko przeci\u0119tn\u0105 d\u0142ugo\u015b\u0107 dialogu, ale tak\u017ce d\u0142ugie konteksty i r\u00f3wnoleg\u0142e korzystanie z systemu. <\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Nale\u017cy r\u00f3wnie\u017c okre\u015bli\u0107, jakie dane s\u0105 przetwarzane, gdzie mog\u0105 by\u0107 przechowywane oraz jaki poziom dost\u0119pno\u015bci i czas przywr\u00f3cenia danych s\u0105 wymagane. Te cele operacyjne maj\u0105 wp\u0142yw na wyb\u00f3r mi\u0119dzy pojedynczym serwerem a bardziej z\u0142o\u017con\u0105 architektur\u0105. Za\u0142o\u017cenia te stanowi\u0105 jedynie punkt wyj\u015bcia: dopiero test z reprezentatywnym obci\u0105\u017ceniem poka\u017ce, czy s\u0105 one uzasadnione.<\/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\">Procesor i pami\u0119\u0107 RAM w przygotowaniu<\/h2><p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Nawet je\u015bli model dzia\u0142a na procesorze graficznym (GPU), procesor centralny (CPU) r\u00f3wnie\u017c uczestniczy w przetwarzaniu danych. Mo\u017ce on przyjmowa\u0107 zapytania, tokenizowa\u0107 tekst, odczytywa\u0107 pliki oraz przygotowywa\u0107 dane wej\u015bciowe do przetwarzania przez model. Je\u015bli przygotowanie to przebiega zbyt wolno, procesor graficzny (GPU) czeka na zadania; w\u00f3wczas nawet wi\u0119kszy procesor graficzny niekoniecznie rozwi\u0105\u017ce ten w\u0105ski gard\u0142o.<\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Der <strong style=\"font-weight:700;color:inherit\">Pami\u0119\u0107 robocza<\/strong> W zale\u017cno\u015bci od zastosowania zajmuje miejsce na elementy modelu, przygotowane dane i pami\u0119\u0107 podr\u0119czn\u0105 plik\u00f3w. Do tego dochodzi pami\u0119\u0107 dla proces\u00f3w, kt\u00f3re \u0142aduj\u0105 i przekszta\u0142caj\u0105 dane szkoleniowe. Nale\u017cy zatem zaplanowa\u0107 nie tylko sam model, ale tak\u017ce \u015bcie\u017ck\u0119 od zbioru danych do gotowej partii oraz zapewni\u0107 wystarczaj\u0105ce rezerwy na potrzeby szczytowego obci\u0105\u017cenia podczas przetwarzania.<\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Modu\u0142 PyTorch-DataLoader mo\u017ce wykorzystywa\u0107 wiele proces\u00f3w roboczych do r\u00f3wnoleg\u0142ego przetwarzania danych. Dodatkowe procesy robocze r\u00f3wnie\u017c zajmuj\u0105 jednak pami\u0119\u0107; nawet wsp\u00f3lna przestrze\u0144 pami\u0119ci mo\u017ce okaza\u0107 si\u0119 niewystarczaj\u0105ca. Dlatego nale\u017cy zwi\u0119ksza\u0107 ich liczb\u0119 stopniowo i obserwowa\u0107 czasy oczekiwania na dane oraz zapotrzebowanie na pami\u0119\u0107, zamiast przyjmowa\u0107 sta\u0142\u0105 warto\u015b\u0107 jako uniwersaln\u0105 rekomendacj\u0119. <\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Wi\u0119ksza liczba rdzeni procesora jest pomocna przede wszystkim w sytuacjach, w kt\u00f3rych zadania mog\u0105 by\u0107 wykonywane r\u00f3wnolegle. Je\u015bli natomiast przepustowo\u015b\u0107 jest ograniczona przez dost\u0119p do pami\u0119ci masowej, pojedynczy etap przetwarzania lub sam procesor graficzny, dodatkowe rdzenie niewiele tu zmieni\u0105. R\u00f3wnie\u017c cz\u0119stotliwo\u015b\u0107 taktowania mo\u017ce mie\u0107 znaczenie w przypadku kr\u00f3tkich zapyta\u0144; wi\u0119cej informacji na ten temat mo\u017cna znale\u017a\u0107 w artykule po\u015bwi\u0119conym <a href=\"https:\/\/webhosting.de\/pl\/regulacja-czestotliwosci-procesora-wydajnosc-serwera-hostingowego\/\">Regulator wydajno\u015bci procesora na serwerach hostingowych<\/a>.<\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">W przypadku ma\u0142ych modeli lub sporadycznych zapyta\u0144 wnioskowanie na procesorze (CPU) stanowi alternatyw\u0119 wart\u0105 rozwa\u017cenia w stosunku do systemu z procesorem graficznym (GPU) udost\u0119pnionego na sta\u0142e. Nale\u017cy por\u00f3wna\u0107 oba warianty, stosuj\u0105c ten sam model, odpowiedni\u0105 precyzj\u0119 oraz zak\u0142adany profil obci\u0105\u017cenia. Decyduj\u0105ce znaczenie ma to, czy procesor (CPU) osi\u0105ga wymagany czas odpowiedzi nawet w okresach szczytowego obci\u0105\u017cenia oraz jakie koszty faktycznie si\u0119 z tym wi\u0105\u017c\u0105.<\/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\">Jak w\u0142a\u015bciwie zrozumie\u0107 dzia\u0142anie procesora graficznego (GPU) i pami\u0119ci VRAM<\/h2><p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">W przypadku wnioskowania odbywaj\u0105cego si\u0119 w ca\u0142o\u015bci na procesorze graficznym wagi modelu musz\u0105 zmie\u015bci\u0107 si\u0119 w dost\u0119pnej pami\u0119ci procesora graficznego. <strong style=\"font-weight:700;color:inherit\">Zapotrzebowanie na pami\u0119\u0107 VRAM<\/strong> Ale to nie wszystko: \u015brodowisko uruchomieniowe wymaga dodatkowych obszar\u00f3w na wyniki po\u015brednie i bufory tymczasowe. Karta, na kt\u00f3rej obliczeniowo mieszcz\u0105 si\u0119 wagi, nie stanowi zatem jeszcze pewnej podstawy do pracy produkcyjnej.<\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">W przypadku autoregresyjnego generowania tekstu dochodzi jeszcze pami\u0119\u0107 podr\u0119czna KV. Przechowuje ona ju\u017c obliczone stany kluczy i warto\u015bci, aby mo\u017cna je by\u0142o ponownie wykorzysta\u0107 w kolejnych etapach generowania. D\u0142ugie konteksty i jednocze\u015bnie przetwarzane zapytania mog\u0105 zwi\u0119kszy\u0107 to dodatkowe zapotrzebowanie na pami\u0119\u0107; w jakim stopniu \u2013 zale\u017cy to od modelu i sposobu przetwarzania. <\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Dokumentacja do Transformers 4.48.2 opisuje mi\u0119dzy innymi kwantyzacj\u0119 pami\u0119ci podr\u0119cznej i wy\u0142adowywanie jako sposoby oszcz\u0119dzania pami\u0119ci VRAM. Korzy\u015bci zale\u017c\u0105 jednak od sposobu implementacji i obci\u0105\u017cenia; dodatkowe operacje przetwarzania lub transfery danych mog\u0105 spowolni\u0107 dzia\u0142anie. Nale\u017cy zatem wsp\u00f3lnie sprawdzi\u0107 zu\u017cycie pami\u0119ci i czas odpowiedzi, zamiast automatycznie traktowa\u0107 oszcz\u0119dno\u015b\u0107 pami\u0119ci jako wzrost wydajno\u015bci. <\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Podczas uczenia si\u0119 obliczenia wnioskowania s\u0105 zdecydowanie niewystarczaj\u0105ce. Opr\u00f3cz wag pojawia si\u0119 zapotrzebowanie na pami\u0119\u0107 dla gradient\u00f3w, stan\u00f3w optymalizatora i zapisanych aktywacji. To, jak du\u017ce b\u0119d\u0105 te cz\u0119\u015bci, zale\u017cy mi\u0119dzy innymi od optymalizatora, precyzji i metody uczenia; d\u0142u\u017csze sekwencje lub wi\u0119ksze partie mog\u0105 w szczeg\u00f3lno\u015bci zwi\u0119kszy\u0107 zapotrzebowanie na pami\u0119\u0107 dla aktywacji. <\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Aby przetwarzanie odbywa\u0142o si\u0119 w ca\u0142o\u015bci na GPU, dost\u0119pna pami\u0119\u0107 VRAM musi pomie\u015bci\u0107 wymagane wagi i dane dotycz\u0105ce czasu dzia\u0142ania. Metody hybrydowe mog\u0105 przechowywa\u0107 cz\u0119\u015b\u0107 przetwarzania lub wagi modelu poza procesorem graficznym; ich przydatno\u015b\u0107 oraz koszty transferu danych zale\u017c\u0105 od czasu dzia\u0142ania. Nale\u017cy to odr\u00f3\u017cni\u0107 od przenoszenia pami\u0119ci podr\u0119cznej KV opisanego w Transformers 4.48.2. <\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Nale\u017cy wsp\u00f3lnie przeanalizowa\u0107 model, czas trwania oraz planowan\u0105 r\u00f3wnoleg\u0142o\u015b\u0107 i sprawdzi\u0107 maksymalne poziomy wykorzystania pami\u0119ci przy reprezentatywnym obci\u0105\u017ceniu. Wystarczaj\u0105ca ilo\u015b\u0107 pami\u0119ci dla wybranego sposobu wykonania nie stanowi jeszcze dowodu na osi\u0105gni\u0119cie po\u017c\u0105danego czasu odpowiedzi lub wykorzystania zasob\u00f3w.<\/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\">Przybli\u017cone obliczenie pojemno\u015bci pami\u0119ci modeli<\/h2><p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Wst\u0119pne obliczenia dotycz\u0105ce pami\u0119ci opieraj\u0105 si\u0119 na liczbie parametr\u00f3w modelu oraz formacie, w jakim faktycznie zapisywane s\u0105 ich wagi. Dostarczaj\u0105 one dolnej granicy dla tego udzia\u0142u pami\u0119ci, ale nie stanowi\u0105 jeszcze pe\u0142nego wymiarowania serwera GPU. W szczeg\u00f3lno\u015bci nie wskazuj\u0105 one, ile pami\u0119ci wymaga konkretne zapytanie w czasie wykonywania.<\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\"><strong style=\"font-weight:700;color:inherit\">Przyk\u0142ad obliczeniowy o charakterze ilustracyjnym, nie jest to pomiar:<\/strong> Siedem miliard\u00f3w parametr\u00f3w pomno\u017conych przez dwa bajty daje 14 miliard\u00f3w bajt\u00f3w na wagi. Po podzieleniu przez 1 073 741 824 bajt\u00f3w na GiB daje to oko\u0142o 13,0 GiB. Warunkiem jest, aby wszystkie rozpatrywane wagi faktycznie mia\u0142y jednolity format dw\u00f3ch bajt\u00f3w na parametr; inne formaty lub dodatkowe reprezentacje zmieniaj\u0105 wynik oblicze\u0144.<\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Nie obejmuje to <strong style=\"font-weight:700;color:inherit\">Pami\u0119\u0107 podr\u0119czna KV<\/strong> na generowanie tekstu, bufory tymczasowe i obci\u0105\u017cenie zwi\u0105zane z dzia\u0142aniem programu. Zw\u0142aszcza w przypadku d\u0142ugich kontekst\u00f3w pami\u0119\u0107 podr\u0119czna mo\u017ce znacznie si\u0119 powi\u0119kszy\u0107; r\u00f3wnie\u017c liczba jednocze\u015bnie przetwarzanych zapyta\u0144 ma znaczenie dla wymaganej rezerwy. Dokumentacja pami\u0119ci podr\u0119cznej w Transformers 4.48.2 opisuje ponadto metody, kt\u00f3re mog\u0105 oszcz\u0119dza\u0107 pami\u0119\u0107, ale w zale\u017cno\u015bci od metody mog\u0105 obni\u017ca\u0107 szybko\u015b\u0107 dzia\u0142ania. <\/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=\"Ilustracja wygenerowana przez sztuczn\u0105 inteligencj\u0119 przedstawiaj\u0105ca pojemnik z oddzielnymi blokami przeznaczonymi na wagi modelu, pami\u0119\u0107 podr\u0119czn\u0105 i bufor wykonania.\" 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\">Ilustracja wygenerowana przez sztuczn\u0105 inteligencj\u0119: Podczas wnioskowania do oblicze\u0144 dotycz\u0105cych wagi dochodz\u0105 dodatkowe cz\u0119\u015bci pami\u0119ci.<\/figcaption><\/figure><p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">W przypadku uczenia si\u0119 obliczenia dotycz\u0105ce wielko\u015bci s\u0105 zdecydowanie niewystarczaj\u0105ce. Dokumentacja do Transformers 4.35.0 szacuje, \u017ce dla przyk\u0142adowej konfiguracji o mieszanej precyzji z AdamW potrzeba 18 bajt\u00f3w na parametr plus aktywacje. Liczba ta uwzgl\u0119dnia r\u00f3wnie\u017c inne elementy, takie jak gradienty i stany optymalizatora; aktywacje zale\u017c\u0105 mi\u0119dzy innymi od d\u0142ugo\u015bci sekwencji i wielko\u015bci partii. <\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Te 18 bajt\u00f3w nie stanowi og\u00f3lnego mno\u017cnika dla ka\u017cdego treningu: optymalizatory, precyzja i metody treningowe mog\u0105 wp\u0142ywa\u0107 na zapotrzebowanie. Dlatego ani z tej liczby, ani z warto\u015bci 13,0 GiB nie wynika zalecenie dotycz\u0105ce konkretnej wielko\u015bci pami\u0119ci VRAM. O wyborze decyduje konkretny czas dzia\u0142ania oraz przewidywane maksymalne zu\u017cycie pami\u0119ci przy reprezentatywnym obci\u0105\u017ceniu.<\/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\">Por\u00f3wnanie obci\u0105\u017ce\u0144 i w\u0105skich garde\u0142<\/h2><p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Te same obci\u0105\u017cenia modelowe mog\u0105, w zale\u017cno\u015bci od zadania, powodowa\u0107 bardzo r\u00f3\u017cne wymagania. Tabela przedstawia mo\u017cliwe punkty krytyczne, nie zawiera jednak \u017cadnej hierarchii ani nie gwarantuje wyst\u0119powania w\u0105skich garde\u0142. To, kt\u00f3ry zas\u00f3b faktycznie stanowi ograniczenie, zale\u017cy mi\u0119dzy innymi od modelu, potoku danych, r\u00f3wnoleg\u0142o\u015bci przetwarzania i obci\u0105\u017cenia.<\/p>\n<div class=\"wh-table-scroll\" tabindex=\"0\" role=\"region\" aria-label=\"Obci\u0105\u017cenia: elementy pami\u0119ci i praktyczne punkty kontrolne\" 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\">Obci\u0105\u017cenia: elementy pami\u0119ci i praktyczne punkty kontrolne<\/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\">Obci\u0105\u017cenie prac\u0105<\/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\">Ewentualne w\u0105skie gard\u0142a<\/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\">Dodatkowa pami\u0119\u0107<\/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\">Wska\u017anik i alternatywa<\/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\">Wnioskowanie na podstawie danych z procesora<\/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\">Czas obliczeniowy procesora i dostarczanie danych<\/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\">Pami\u0119\u0107 RAM dla \u015brodowiska uruchomieniowego i danych wej\u015bciowych<\/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\">Sprawd\u017a czas odpowiedzi; por\u00f3wnaj wydajno\u015b\u0107 wnioskowania na GPU<\/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\">Wnioskowanie na GPU<\/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\">Pami\u0119\u0107 VRAM i przep\u0142yw danych<\/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\">Pami\u0119\u0107 podr\u0119czna i bufory tymczasowe<\/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\">Sprawd\u017a op\u00f3\u017anienie i wykorzystanie pami\u0119ci; por\u00f3wnaj wydajno\u015b\u0107 wnioskowania procesora<\/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\">Dostrajanie<\/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\">Pami\u0119\u0107 procesora graficznego i przetwarzanie danych<\/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\">Gradienty, stany optymalizatora i aktywacje<\/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\">Sprawdzi\u0107 liczb\u0119 krok\u00f3w na jednostk\u0119 czasu; rozwa\u017cy\u0107 zastosowanie metody akumulacji gradientu<\/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\">Obs\u0142uga rozproszona<\/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\">Komunikacja mi\u0119dzy procesorami graficznymi lub serwerami<\/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\">Pami\u0119\u0107 podr\u0119czna i bufor wykonania<\/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\">Sprawd\u017a czas odpowiedzi i przepustowo\u015b\u0107; je\u015bli pami\u0119\u0107 jest wystarczaj\u0105ca, por\u00f3wnaj karty graficzne<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/div><p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">W przypadku wewn\u0119trznego asystenta czatu model i generowanie to tylko cz\u0119\u015b\u0107 procesu planowania. Nale\u017cy okre\u015bli\u0107 maksymaln\u0105 d\u0142ugo\u015b\u0107 wprowadzanych danych, oczekiwan\u0105 d\u0142ugo\u015b\u0107 odpowiedzi oraz liczb\u0119 jednoczesnych u\u017cytkownik\u00f3w. Nast\u0119pnie mo\u017cna sprawdzi\u0107, czy czas odpowiedzi pozostaje na akceptowalnym poziomie w okresach szczytowego obci\u0105\u017cenia oraz czy wagi, pami\u0119\u0107 podr\u0119czna i bufor mieszcz\u0105 si\u0119 jednocze\u015bnie w dost\u0119pnej pami\u0119ci.<\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Wyszukiwanie dokument\u00f3w z odpowiedzi\u0105 generatywn\u0105 charakteryzuje si\u0119 d\u0142u\u017csz\u0105 \u015bcie\u017ck\u0105 przetwarzania danych: dokumenty s\u0105 importowane i przetwarzane, generowane s\u0105 wektorowanie, przeszukiwany jest indeks, a trafne tre\u015bci przekazywane s\u0105 do modelu j\u0119zykowego. Import i wyszukiwanie mog\u0105 wi\u0105za\u0107 si\u0119 z innymi wymaganiami dotycz\u0105cymi procesora, pami\u0119ci RAM i pami\u0119ci masowej ni\u017c generowanie odpowiedzi. Dlatego warto osobno rejestrowa\u0107 czasy trwania i zapotrzebowanie na pami\u0119\u0107 tych etap\u00f3w.<\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Podczas dostrajania mo\u017cna <strong style=\"font-weight:700;color:inherit\">Akumulacja gradientu<\/strong> umo\u017cliwiaj\u0105 uzyskanie wi\u0119kszego efektywnego rozmiaru partii, mimo \u017ce jednocze\u015bnie przetwarzane s\u0105 tylko mniejsze pojedyncze partie. Gradienty z kilku krok\u00f3w s\u0105 gromadzone przed aktualizacj\u0105 parametr\u00f3w. Mo\u017ce to pom\u00f3c w przypadku ograniczonej pami\u0119ci, ale nie gwarantuje wzrostu przepustowo\u015bci; dodatkowe etapy przetwarzania mog\u0105 wyd\u0142u\u017cy\u0107 czas realizacji. <\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Na szczeg\u00f3ln\u0105 uwag\u0119 zas\u0142uguje r\u00f3wnie\u017c spos\u00f3b dostarczania danych: je\u015bli przetwarzanie wst\u0119pne lub \u0142adowanie danych przebiega wolniej ni\u017c przetwarzanie modelu, wi\u0119kszy procesor graficzny niekoniecznie b\u0119dzie pomocny. Z drugiej strony szybki potok danych nie zast\u0105pi zbyt ma\u0142ej pami\u0119ci VRAM. Dlatego nale\u017cy por\u00f3wnywa\u0107 alternatywne rozwi\u0105zania przy u\u017cyciu tych samych danych wej\u015bciowych i zrozumia\u0142ego profilu obci\u0105\u017cenia. <\/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\">Planowanie pami\u0119ci masowej i po\u0142\u0105cze\u0144 z procesorami graficznymi<\/h2><p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Przy planowaniu pami\u0119ci warto rozr\u00f3\u017cni\u0107 dane wed\u0142ug typu i sposobu dost\u0119pu: zbiory danych szkoleniowych s\u0105 wielokrotnie odczytywane, a wagi modelu \u0142adowane przed u\u017cyciem. Oba elementy wymagaj\u0105 niezawodnego \u017ar\u00f3d\u0142a, z kt\u00f3rego b\u0119d\u0105 mog\u0142y zosta\u0107 ponownie udost\u0119pnione po zmianie serwera. Sama pojemno\u015b\u0107 nie wystarczy; na dzia\u0142anie systemu wp\u0142ywaj\u0105 r\u00f3wnie\u017c czas \u0142adowania i wzorce dost\u0119pu.<\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Tymczasowe dane robocze mog\u0105 by\u0107 przechowywane na lokalnym dysku NVMe, je\u015bli potrzebna jest szybka przestrze\u0144 robocza. Nale\u017cy sprawdzi\u0107 u dostawcy, czy dane te przetrwaj\u0105 ponowne uruchomienie systemu i zmian\u0119 hosta. Z kolei punkty kontrolne i kopie zapasowe wymagaj\u0105 starannie zaplanowanego przechowywania oraz sprawdzonej \u015bcie\u017cki przywracania; lokalny katalog roboczy nie stanowi automatycznie niezale\u017cnej kopii zapasowej.<\/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=\"Wygenerowany przez sztuczn\u0105 inteligencj\u0119 obraz symboliczny przedstawiaj\u0105cy dysk NVMe i zewn\u0119trzny dysk pami\u0119ci masowej na podk\u0142adce biurowej.\" 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\">Ilustracja wygenerowana przez sztuczn\u0105 inteligencj\u0119: lokalny obszar roboczy i niezale\u017cne miejsce przechowywania danych s\u0142u\u017c\u0105 do realizacji r\u00f3\u017cnych zada\u0144.<\/figcaption><\/figure><p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Pami\u0119\u0107 masowa dost\u0119pna wsp\u00f3lnie lub oparta na obiektach mo\u017ce u\u0142atwi\u0107 dystrybucj\u0119 i przechowywanie zestaw\u00f3w danych, wag oraz punkt\u00f3w kontrolnych. Kluczowe znaczenie ma to, czy aplikacja obs\u0142uguje wybrany rodzaj dost\u0119pu oraz czy dane mo\u017cna za\u0142adowa\u0107 i przywr\u00f3ci\u0107 w przewidzianym czasie. Dodatkowa lokalna przestrze\u0144 robocza mo\u017ce by\u0107 przydatna, ale nie zast\u0119puje trwa\u0142ego przechowywania danych.<\/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> w odpowiednich warunkach sprz\u0119towych, programowych i zwi\u0105zanych z systemem plik\u00f3w umo\u017cliwia bardziej bezpo\u015bredni\u0105 \u015bcie\u017ck\u0119 przesy\u0142u danych mi\u0119dzy pami\u0119ci\u0105 masow\u0105 a pami\u0119ci\u0105 procesora graficznego. Jest to szczeg\u00f3lnie interesuj\u0105ce, gdy operacje wej\u015bcia i wyj\u015bcia znajduj\u0105 si\u0119 na \u015bcie\u017cce krytycznej, a aplikacja korzysta z obs\u0142ugiwanej \u015bcie\u017cki. Je\u015bli procesor musi najpierw zdekodowa\u0107 lub wst\u0119pnie przetworzy\u0107 dane, mo\u017ce to ograniczy\u0107 korzy\u015bci p\u0142yn\u0105ce z tej funkcji. <\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">W przypadku wielu procesor\u00f3w graficznych nale\u017cy rozr\u00f3\u017cni\u0107 replikacj\u0119 od podzia\u0142u. Replikacja udost\u0119pnia kopie modelu w celu roz\u0142o\u017cenia obci\u0105\u017cenia; nie przekszta\u0142ca ona oddzielnych obszar\u00f3w pami\u0119ci VRAM w wsp\u00f3ln\u0105 pami\u0119\u0107 w spos\u00f3b automatyczny. Dokumentacja dotycz\u0105ca wersji vLLM 0.20.1 opisuje takie r\u00f3wnoleg\u0142e udost\u0119pnianie danych; nie ma w niej \u017cadnych informacji dotycz\u0105cych innych wersji \u015brodowiska uruchomieniowego. <\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Z kolei r\u00f3wnoleg\u0142o\u015b\u0107 tensorowa i potokowa rozdzielaj\u0105 cz\u0119\u015bci przetwarzania i powoduj\u0105 potrzeb\u0119 komunikacji. W tym celu sprawd\u017a po\u0142\u0105czenia mi\u0119dzy procesorami graficznymi, a w przypadku wielu serwer\u00f3w \u2013 topologi\u0119 sieci oraz obs\u0142ug\u0119 przez model i \u015brodowisko uruchomieniowe. Dokumentacja dotycz\u0105ca vLLM 0.8.5 omawia te strategie obs\u0142ugi rozproszonej; zawarte w niej konkretne wskaz\u00f3wki s\u0105 powi\u0105zane z dan\u0105 wersj\u0105. <\/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\">Wykrywanie w\u0105skich garde\u0142 pod obci\u0105\u017ceniem<\/h2><p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Mi\u0119dzynarodowe por\u00f3wnanie ma sens dopiero wtedy, gdy opiera si\u0119 na udokumentowanych danych <strong style=\"font-weight:700;color:inherit\">profil obci\u0105\u017cenia<\/strong>. Nale\u017cy okre\u015bli\u0107 wersj\u0119 modelu, dok\u0142adno\u015b\u0107, konkretny wariant sprz\u0119towy oraz wersj\u0119 \u015brodowiska uruchomieniowego. Nale\u017cy r\u00f3wnie\u017c poda\u0107 typow\u0105 i maksymaln\u0105 d\u0142ugo\u015b\u0107 kontekstu, d\u0142ugo\u015b\u0107 wynik\u00f3w oraz liczb\u0119 r\u00f3wnoczesnych zapyta\u0144. Pozwoli to na sprawdzenie p\u00f3\u017aniejszych zmian w infrastrukturze w tych samych warunkach.<\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Podczas wnioskowania nale\u017cy mierzy\u0107 czas do pojawienia si\u0119 pierwszego tokenu oraz szybko\u015b\u0107 generowania. Nale\u017cy r\u00f3wnie\u017c rejestrowa\u0107 b\u0142\u0119dy i czasy odpowiedzi zar\u00f3wno przy zwyk\u0142ym obci\u0105\u017ceniu, jak i podczas spodziewanych szczyt\u00f3w. Wysoka \u015brednia przepustowo\u015b\u0107 nie wystarczy, je\u015bli poszczeg\u00f3lne zapytania \u2013 w przypadku d\u0142ugich kontekst\u00f3w lub wysokiego stopnia r\u00f3wnoleg\u0142o\u015bci \u2013 czekaj\u0105 zbyt d\u0142ugo lub ko\u0144cz\u0105 si\u0119 niepowodzeniem.<\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Jako punkt wyj\u015bcia do szkolenia i dostrajania warto wykorzysta\u0107 kroki lub przetworzone przyk\u0142ady w jednostce czasu. Nale\u017cy r\u00f3wnie\u017c obserwowa\u0107, jak d\u0142ugo potok danych ka\u017ce czeka\u0107 na kolejn\u0105 parti\u0119. Modu\u0142 PyTorch-DataLoader mo\u017ce przygotowywa\u0107 dane przy u\u017cyciu wielu procesor\u00f3w; ich zapotrzebowanie na pami\u0119\u0107 oraz obci\u0105\u017cenie pami\u0119ci wsp\u00f3\u0142dzielonej r\u00f3wnie\u017c nale\u017cy uwzgl\u0119dni\u0107 w ocenie. <\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Rejestruj warto\u015bci szczytowe dotycz\u0105ce pami\u0119ci GPU i pami\u0119ci RAM, a tak\u017ce obci\u0105\u017cenia pami\u0119ci masowej i czas\u00f3w oczekiwania. Na istniej\u0105cym systemie NVIDIA polecenie odczytu pokazuje <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> w zale\u017cno\u015bci od urz\u0105dzenia i sterownika, mi\u0119dzy innymi stan procesora graficznego i zaj\u0119to\u015b\u0107 pami\u0119ci. Nie zmienia on konfiguracji produkcyjnej, ale nie zast\u0119puje pomiar\u00f3w przeprowadzanych przez aplikacj\u0119. <\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Niskie obci\u0105\u017cenie procesora graficznego samo w sobie nie wskazuje ani na problem z procesorem centralnym, ani z pami\u0119ci\u0105 masow\u0105. Por\u00f3wnaj je w czasie z czasami oczekiwania na dane, przebiegiem zapyta\u0144 i zaj\u0119to\u015bci\u0105 pami\u0119ci, staraj\u0105c si\u0119 zmienia\u0107 w ka\u017cdym por\u00f3wnaniu tylko jedn\u0105 istotn\u0105 zmienn\u0105. Udokumentuj r\u00f3wnie\u017c ograniczenia testu, na przyk\u0142ad je\u015bli brakuje w nim rzadkich szczyt\u00f3w obci\u0105\u017cenia lub szczeg\u00f3lnie d\u0142ugich wpis\u00f3w.<\/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\">Niezawodne zarz\u0105dzanie infrastruktur\u0105 sztucznej inteligencji<\/h2><p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Planowanie eksploatacji obejmuje weryfikowaln\u0105 kombinacj\u0119 wariantu GPU, sterownika, frameworka i \u015brodowiska uruchomieniowego modelu. Przed aktualizacj\u0105 nale\u017cy sprawdzi\u0107, kt\u00f3re wersje s\u0105 ze sob\u0105 kompatybilne oraz w jaki spos\u00f3b w razie problem\u00f3w mo\u017cna powr\u00f3ci\u0107 do poprzedniej kombinacji. W przypadku specjalnych \u015bcie\u017cek danych, takich jak GPUDirect Storage, sprz\u0119t, oprogramowanie i system plik\u00f3w musz\u0105 dodatkowo by\u0107 dostosowane do przewidywanego zastosowania. <\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Okre\u015bl, kto mo\u017ce przegl\u0105da\u0107 lub modyfikowa\u0107 modele, dane szkoleniowe, protoko\u0142y i interfejsy administracyjne. W przypadku danych wra\u017cliwych nale\u017cy ponadto dostosowa\u0107 miejsce przechowywania, spos\u00f3b przesy\u0142ania danych oraz okres przechowywania do wymog\u00f3w dotycz\u0105cych ochrony danych. Sprawd\u017a te kwestie w odniesieniu do wszystkich zaanga\u017cowanych us\u0142ug, a nie tylko do serwera, na kt\u00f3rym dzia\u0142a model.<\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">A <strong style=\"font-weight:700;color:inherit\">Punkt kontrolny<\/strong> zapisuje stan treningu na potrzeby p\u00f3\u017aniejszego wznowienia. Zaplanuj, jakie stany b\u0119d\u0105 potrzebne Twojemu oprogramowaniu treningowemu, jak cz\u0119sto maj\u0105 by\u0107 zapisywane i jak d\u0142ugo maj\u0105 by\u0107 przechowywane. Wagi modeli przeznaczone do dostarczenia oraz punkty kontrolne s\u0142u\u017c\u0105ce do wznowienia maj\u0105 r\u00f3\u017cne cele i powinny by\u0107 odpowiednio oznaczone.<\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Lokalna pami\u0119\u0107 robocza nie jest automatycznie trwa\u0142a i nie zast\u0119puje niezale\u017cnej kopii zapasowej. Zapytaj dostawc\u0119, co stanie si\u0119 z danymi lokalnymi w przypadku ponownego uruchomienia, wymiany serwera lub wyga\u015bni\u0119cia umowy. Przechowuj potrzebne dane niezale\u017cnie od \u015brodowiska roboczego i sprawd\u017a w praktyce mo\u017cliwo\u015b\u0107 ich przywr\u00f3cenia, w tym czas potrzebny do przywr\u00f3cenia sprawno\u015bci.<\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">W przypadku zada\u0144 rozproszonych monitorowanie obejmuje nie tylko poszczeg\u00f3lne procesory graficzne, ale tak\u017ce w\u0119z\u0142y, po\u0142\u0105czenia sieciowe oraz post\u0119p ca\u0142ej aplikacji. Nale\u017cy zaplanowa\u0107, od jakiego zapisanego stanu zadanie ma zosta\u0107 ponownie uruchomione po awarii oraz jakie zasoby musz\u0105 by\u0107 w tym celu dost\u0119pne. Je\u015bli cz\u0119\u015bci modelu s\u0105 roz\u0142o\u017cone na wielu serwerach, ich po\u0142\u0105czenia r\u00f3wnie\u017c maj\u0105 wp\u0142yw na dzia\u0142anie systemu; wskaz\u00f3wki zawarte w dokumentacji vLLM 0.8.5 odnosz\u0105 si\u0119 konkretnie do tej wersji. <\/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\">Wybierz model hostingu i serwer z procesorem graficznym<\/h2><p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">W przypadku prac dorywczych mo\u017cna skorzysta\u0107 z tymczasowo udost\u0119pnionego <strong style=\"font-weight:700;color:inherit\">Serwer z procesorem graficznym<\/strong> mo\u017ce by\u0107 op\u0142acalne: p\u0142acisz zgodnie z konkretnymi warunkami oferty za faktycznie wykorzystan\u0105 przepustowo\u015b\u0107, zamiast utrzymywa\u0107 sta\u0142\u0105 rezerw\u0119 przepustowo\u015bci. Por\u00f3wnaj przy tym r\u00f3wnie\u017c terminy uruchomienia, dost\u0119pno\u015b\u0107 w wybranym terminie oraz koszty przechowywania danych i transmisji danych.<\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">W przypadku r\u00f3wnomiernego obci\u0105\u017cenia op\u0142aca si\u0119 rozwa\u017cy\u0107 rozwi\u0105zanie oparte na trwale zarezerwowanej infrastrukturze. Rozwi\u0105zanie to mo\u017ce zapewni\u0107 wi\u0119ksz\u0105 kontrol\u0119 nad czasem dzia\u0142ania i \u015bcie\u017ck\u0105 danych, wymaga jednak samodzielnego planowania aktualizacji, monitorowania i przywracania danych. Zarz\u0105dzana us\u0142uga wnioskowania przejmuje cz\u0119\u015b\u0107 tych zada\u0144; w zamian za to sprawd\u017a, jakie modele, ustawienia i \u015bcie\u017cki danych s\u0105 tam faktycznie dost\u0119pne.<\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">W celu wyboru infrastruktury uczenia maszynowego prosz\u0119 o podanie informacji dotycz\u0105cych <strong style=\"font-weight:700;color:inherit\">konkretny model procesora graficznego<\/strong> np.: pojemno\u015b\u0107 pami\u0119ci VRAM, przepustowo\u015b\u0107 pami\u0119ci, obs\u0142ugiwane formaty obliczeniowe i konstrukcja. Nie nale\u017cy bez weryfikacji przenosi\u0107 warto\u015bci maksymalnych z jednej rodziny produkt\u00f3w na ka\u017cdy wariant. Dane dotycz\u0105ce wydajno\u015bci nale\u017cy por\u00f3wnywa\u0107 wy\u0142\u0105cznie z warunkami testowymi i konkretnym modelem, zamiast podejmowa\u0107 decyzj\u0119 wy\u0142\u0105cznie na podstawie teoretycznej warto\u015bci szczytowej.<\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">W ofercie uwzgl\u0119dniono r\u00f3wnie\u017c rodzaj skalowania: instancje replikowane mog\u0105 rozdziela\u0107 \u017c\u0105dania, podczas gdy podzia\u0142 modelu wymaga wsparcia ze strony \u015brodowiska uruchomieniowego i topologii po\u0142\u0105cze\u0144. Dokumentacja vLLM omawia r\u00f3wnoleg\u0142o\u015b\u0107 przetwarzania danych w wersji 0.20.1 oraz rozproszone serwowanie w wersji 0.8.5; informacji tych nie nale\u017cy przenosi\u0107 na inn\u0105 wersj\u0119 bez uprzedniej weryfikacji.  <\/p>\n<p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Najpierw okre\u015bl model i profil obci\u0105\u017cenia, nast\u0119pnie oszacuj pojemno\u015b\u0107 pami\u0119ci i \u015bcie\u017ck\u0119 danych, a potem zbierz odpowiednie oferty. Nast\u0119pnie sprawd\u017a czas odpowiedzi, b\u0142\u0119dy i zapotrzebowanie na zasoby, korzystaj\u0105c z reprezentatywnych zapyta\u0144 lub danych szkoleniowych. Dalsze informacje dotycz\u0105ce klasyfikacji znajdziesz w sekcji <a href=\"https:\/\/webhosting.de\/pl\/gpu-hosting-uczenie-maszynowe-wydajnosc-infrastruktura\/\">Hosting z wykorzystaniem procesor\u00f3w graficznych (GPU) dla aplikacji internetowych<\/a>. Bez takiego por\u00f3wnania obci\u0105\u017ce\u0144 nie da si\u0119 sformu\u0142owa\u0107 uniwersalnej rekomendacji dotycz\u0105cej karty graficznej.<\/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\">\u0179r\u00f3d\u0142a i aktualny stan wiedzy<\/h2><p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Stan bada\u0144: <time datetime=\"2026-11-04\">2026-11-04<\/time><\/p><p style=\"margin:0 0 1.1em;font-size:inherit;line-height:inherit\">Stan bada\u0144: 4 listopada 2026 r. Stwierdzenia dotycz\u0105ce konkretnych wersji odnosz\u0105 si\u0119 do wersji dokumentacji wymienionych w artykule. Brak wykresu: nie s\u0105 dost\u0119pne por\u00f3wnywalne dane dotycz\u0105ce wydajno\u015bci.<\/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>Jakiej infrastruktury wymaga aplikacja oparta na sztucznej inteligencji? Kluczowe znaczenie maj\u0105 model, obci\u0105\u017cenie i \u015bcie\u017cka danych. W artykule wyja\u015bniono, jak dobra\u0107 procesor, pami\u0119\u0107 GPU, pami\u0119\u0107 masow\u0105 i sie\u0107 do zada\u0144 wnioskowania i uczenia.<\/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\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/22128","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/webhosting.de\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/webhosting.de\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/webhosting.de\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/webhosting.de\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=22128"}],"version-history":[{"count":3,"href":"https:\/\/webhosting.de\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/22128\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":22141,"href":"https:\/\/webhosting.de\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/22128\/revisions\/22141"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/webhosting.de\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media\/22137"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/webhosting.de\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=22128"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/webhosting.de\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=22128"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/webhosting.de\/pl\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=22128"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}