Dieser GPU-Bedarfsrechner übersetzt die Spitzenlast von KI-gestützte Code-Reviews in eine praktische Infrastrukturgröße. Statt Modellnamen oder wechselnde Hardwarebenchmarks fest einzubauen, nutzt er deine gemessenen GPU-Sekunden je Aufgabe, die real nutzbare Auslastung und eine Redundanzreserve.
Das Hauptergebnis ist die auf ganze Einheiten gerundete Zahl der GPUs inklusive Redundanzreserve. Basisbedarf und Knotenanzahl machen die Dimensionierung nachvollziehbar.
Der Rechner schätzt Rechenkapazität, nicht VRAM-Kompatibilität. Prüfe zusätzlich, ob Modell und Kontextfenster in den verfügbaren Speicher passen.
Bei 600 Aufgaben/h, 18 GPU-s je Aufgabe, 70 % nutzbarer Auslastung und 20 % Reserve ergibt sich ein rechnerischer Bedarf von 4,29 GPUs und 5,14 GPUs inklusive Reserve. Aufgerundet werden 6 GPUs geplant.
Gib die gemessenen GPU-Sekunden je Aufgabe, nutzbare Auslastung und Reserve ein. Bei diesen Werten berechnet der Rechner den aufgerundeten GPU-Bedarf.
GPU-Sekunden lassen sich direkt aus deinem eigenen Stack messen und bleiben unabhängig von Modell-, Quantisierungs- und Hardwarewechseln verwendbar.
Verwende einen gemessenen Wert aus deinem Produktionsprofil. Scheduler-, Speicher- und Datenpipeline-Overhead können die theoretische Auslastung deutlich reduzieren.
Nutze die Redundanzreserve. Sie erhöht den rechnerischen Basisbedarf, bevor auf ganze GPUs und Knoten aufgerundet wird.
Ja. Miss für jeden GPU-Typ die GPU-Sekunden pro Aufgabe unter vergleichbaren Bedingungen und berechne die benötigte Stückzahl separat.
| Größe | Verwendung |
|---|---|
| Primärwert | Kapazitäts- oder Kostenentscheidung |
| Sekundärwerte | Treiber und Reserven nachvollziehen |
| Szenario | Auswirkungen geänderter Eingaben prüfen |