GPU-инфраструктура для интерактивных AI-агентов
Соберите вычислительный профиль для AI-агентов, где модель, инструменты и фоновые задачи масштабируются независимо и не конкурируют за один ресурс.
- Класс
- Consumer / серверный
- Память
- 48–80 GB
- Режим
- По запросу
- Приоритет
- Latency, concurrency
Что определяет конфигурацию
Начинайте с измеримых ограничений workload. Модель GPU имеет смысл сравнивать уже после того, как понятны память, режим и узкое место.
Цикл
model + tools
Интерактивный цикл чувствителен к задержке модели и времени внешних инструментов.
Burst
concurrency
Пики числа сессий требуют очереди и ограничения параллелизма, а не только более крупного GPU.
Изоляция
online / background
Фоновые batch-задачи лучше отделять от интерактивного inference.
От проверки гипотезы до масштабного запуска
Профили показывают направление выбора. Перед арендой подтвердите совместимость, доступность и итоговые условия конкретного предложения.
Старт
profile 01Прототип с одной моделью
- GPU
- 1 × GPU
- Память
- от 24–48 GB VRAM
- Режим
- По запросу
Измеряйте полный шаг агента, включая инструменты.
Смотреть предложенияБаланс
profile 02Интерактивные сессии и фоновые задания
- GPU
- Раздельные online / worker GPU
- Память
- 48–80 GB VRAM
- Режим
- По запросу
Не позволяйте batch-очереди ухудшать latency диалога.
Смотреть предложенияМасштаб
profile 03Пики параллельных сессий
- GPU
- Пул независимых реплик
- Память
- по модели на реплику
- Режим
- По запросу
Масштабируйте по глубине очереди и целевому p95.
Смотреть предложенияКак перейти к запуску
- 01
Разделите контур
Разложите шаг агента на inference, инструменты, сеть и фоновые операции.
- 02
Определите SLO
Задайте p95 ответа и допустимую глубину очереди для интерактивных сессий.
- 03
Изолируйте нагрузку
Выберите GPU для модели, а фоновые задачи вынесите в отдельные воркеры.
- 04
Масштабируйте пул
Добавляйте реплики по concurrency и очереди, сохраняя лимиты инструментов.
Вопросы по сценарию
Короткие ориентиры перед тем, как перейти к конкретным GPU.
Всегда ли GPU ускорит агента?
GPU ускоряет работу модели, но не внешние API, поиск, сеть или исполнение инструментов. Сначала разделите время полного шага агента на составляющие.
Как разделить online и background?
Интерактивные сессии держите на стабильном on-demand профиле, а длинные независимые задачи отправляйте в отдельную очередь с собственным масштабированием.
Какие метрики собирать?
Время ответа модели, длительность инструментов, число параллельных сессий, глубину очереди и долю ошибок. Оптимизируйте самое длинное звено.
ready for comparison
Сравните GPU для сценария «ИИ-агенты»
Стартовые фильтры уже учитывают базовый объём памяти, класс GPU и режим аренды. Уточните регион и условия в каталоге.