Estima el número de GPU requerido según demanda y rendimiento observado para un flujo de generación de datos sintéticos. Introduce el volumen previsto, los parámetros técnicos y el margen operativo para obtener una referencia inmediata que facilite la planificación de capacidad, costes y niveles de servicio. Los resultados son orientativos y dependen del modelo, el hardware, la concurrencia y la eficiencia real de la implementación.
El total se redondea hacia arriba porque no se pueden desplegar fracciones de GPU.
El resultado sirve para dimensionar el sistema y comparar escenarios con supuestos homogéneos. Sustituye los valores iniciales por datos medidos en tu entorno antes de tomar decisiones de compra o despliegue.
Estimación técnica y económica. El rendimiento real puede variar por modelo, proveedor, hardware, tamaño de lote, longitud de contexto, caché, colas y arquitectura.
Para 120.000 tokens/min, 18.000 tokens/min por GPU, 75 % de utilización y 25 % de reserva: (120.000 ÷ 18.000) ÷ 0,75 × 1,25 = 11,11; se requieren 12 GPU.
Usa una medición sostenible de tu modelo, precisión, tamaño de lote y hardware concretos.
No. Debes verificar por separado que el modelo y el lote caben en la memoria disponible.
Porque la infraestructura se contrata o despliega en unidades completas.
Es una aproximación de capacidad; la alta disponibilidad también requiere diseño de red, almacenamiento y orquestación.
Sí, si expresas tanto la demanda como el rendimiento por GPU en la misma unidad.
| Factor | Efecto |
|---|---|
| Modelo | Cambia memoria y velocidad |
| Tamaño de lote | Puede mejorar el rendimiento |
| Longitud de secuencia | Aumenta trabajo y memoria |
| Precisión | Modifica consumo y velocidad |