Skip to main content

> GENAI_GPU

Cost-Optimized LLM Inference Cluster: vLLM & Spot GPUs

vLLM PagedAttention, Ray küme otomatik ölçeklendiricisi ve spot GPU örnekleri kullanan, otomatik hata toleranslı yüksek verimli LLM sunum kümesi.

Tüm Mimari Kataloğuna DönBu Mimariyi Boyutlandır

Matematiksel Başabaş Eğrisi ve Geçiş Noktası

Günde 20 milyon token üzerindeki kullanımda maliyet şampiyonudur. 70B modelleri 4x A100/H100 Spot örneklerinde çalıştırmak OpenAI/Anthropic API fiyatlarına göre %60 daha ucuzdur.

3 Olgunluk Seviyesi ve Dağıtım Spesifikasyonları

Prototip aşamasından hiper-ölçekli kurumsal dağıtıma kadar bileşenler ve maliyet basamakları

1. Prototip / Erken Aşama1M - 10M tokens/day
$450 - $1,800 / mo
$0.18 / 1M tokens
Teknoloji Yığını:
  • 1x EC2 g5.12xlarge (4x A10G 96GB)
  • vLLM (Llama-3.1-8B-Instruct)
  • FastAPI Gateway
Maliyet Dağıtım Stratejisi:Single Instance Tagging
Otomatik Ölçeklendirme:Manual Scheduled Scaling
2. Canlı Üretim Ortamı20M - 150M tokens/day
$2,800 - $11,500 / mo
$0.075 / 1M tokens
Teknoloji Yığını:
  • Ray Cluster on Kubernetes
  • 2x - 6x g5.48xlarge or p4d.24xlarge Spot instances
  • vLLM with chunked prefill + prefix caching
Maliyet Dağıtım Stratejisi:FOCUS Model Ingestion & Serving Tags
Otomatik Ölçeklendirme:Ray Autoscaler based on vLLM queue depth
3. Yüksek Hacimli Kurumsal200M - 2B tokens/day
$11,500 - $65,000 / mo
$0.038 / 1M tokens
Teknoloji Yığını:
  • Multi-Cloud GPU Fleet (AWS Spot + RunPod / Lambda Labs)
  • 8x H100 SXM5 nodes with TensorRT-LLM
  • Speculative Decoding with 8B Draft Model
Maliyet Dağıtım Stratejisi:Per-Tenant Token Attribution & Chargeback
Otomatik Ölçeklendirme:Global Latency-Aware GPU Scheduler

Birincil Maliyet Sürücüleri

  • •GPU instance hourly lease fees ($2.50 to $32.00/hour)
  • •Cross-AZ inter-GPU communication bandwidth
  • •High-speed shared model cache storage

İsraf Açıkları

  • •WST-AI-01: Leaving idle GPU nodes running overnight without requests
  • •WST-AI-02: Unbatched single-request inference pipeline

İyileştirme Yönergeleri

  • •Enable vLLM continuous batching and PagedAttention
  • •Configure Ray autoscaler min_workers=0 with 15-minute idle timeout
  • •Blend 80% Spot GPUs with 20% On-Demand reserve