一、簡介
Athene-V2 是一款強大的多語言大型語言模型（LLM），具備卓越的自然語言處理能力，適用於多種應用場景，如企業級推論、內容生成與 AI 服務等。由於 Athene-V2 模型運行需要高性能 GPU，因此 GPU 租賃成為許多企業降低運營成本的首選。本報告將結合 Athene-V2 的需求，分析常見 GPU 型號的性能、租賃成本及其適用場景。
二、Athene-V2 模型需求與特性
- 模型大小：72B（FP16 全精度推論需約 145GB VRAM）。
- 最大上下文長度：32,000 個 tokens，適合處理超長文本內容。
- 硬體需求：
- 最低需求：支持多張 GPU 並行運行，VRAM 至少 145GB。
- 最大需求：適用於高吞吐量或低延遲場景的高性能 GPU。
- 推論速度：
- 以輸入 5K/輸出 10K 字元為例，最快回應約 15 秒，最慢可達 3 分鐘。
三、GPU 型號與配置詳述
- NVIDIA H100 (SXM5)：
- 配置：2 張 H100（80GB/張）
- 回應速度：15-30 秒
- NVIDIA H100 (PCIe)：
- 配置：2 張 H100（80GB/張）
- 回應速度：20-40 秒
- NVIDIA L40S：
- 配置：5 張 L40S（24GB/張）
- 回應速度：40 秒至 1 分鐘
- NVIDIA ADA A5000：
- 配置：6 張 ADA A5000（11.4 TFLOPS/張）
- 回應速度：1-2 分鐘
- NVIDIA RTX 3090：
- 配置：8 張 RTX 3090（35.6 TFLOPS/張）
- 回應速度：2-3 分鐘
- NVIDIA RTX 4090：
- 配置：2 張 RTX 4090（64 TFLOPS/張）
- 回應速度：2-3 分鐘
四、回應速度與性能分析
- 最快回應速度：
- NVIDIA H100 (SXM5)，推論速度達 15-30 秒，適合需要低延遲的企業級應用場景。
- 性價比最佳：
- NVIDIA L40S，推論速度為 40 秒至 1 分鐘，適合中型企業應用，成本相對可控。
- 經濟型選擇：
- RTX 3090 與 RTX 4090 可用於測試或小型專案，雖然回應速度較慢，但租賃成本低。
五、GPU 租賃價格與營業收入需求分析
假設 GPU 成本佔營業收入 10%，以下為每日、每月和每年所需營業收入規模：
- NVIDIA H100 (SXM5)：
- 每日租賃成本：約 30,720 TWD
- 所需每日營業收入：約 307,200 TWD
- 每月租賃成本：約 921,600 TWD
- 所需每月營業收入：約 9,216,000 TWD
- 每年租賃成本：約 11,212,800 TWD
- 所需每年營業收入：約 112,128,000 TWD
- NVIDIA H100 (PCIe)：
- 每日租賃成本：約 3,655 TWD
- 所需每日營業收入：約 36,550 TWD
- 每月租賃成本：約 109,670 TWD
- 所需每月營業收入：約 1,096,700 TWD
- 每年租賃成本：約 1,335,443 TWD
- 所需每年營業收入：約 13,354,430 TWD
- NVIDIA L40S：
- 每日租賃成本：約 983 TWD
- 所需每日營業收入：約 9,830 TWD
- 每月租賃成本：約 29,488 TWD
- 所需每月營業收入：約 294,880 TWD
- 每年租賃成本：約 359,142 TWD
- 所需每年營業收入：約 3,591,420 TWD
- NVIDIA ADA A5000：
- 每日租賃成本：約 614 TWD
- 所需每日營業收入：約 6,140 TWD
- 每月租賃成本：約 18,432 TWD
- 所需每月營業收入：約 184,320 TWD
- 每年租賃成本：約 223,949 TWD
- 所需每年營業收入：約 2,239,490 TWD
- NVIDIA RTX 3090：
- 每日租賃成本：約 330 TWD
- 所需每日營業收入：約 3,300 TWD
- 每月租賃成本：約 9,907 TWD
- 所需每月營業收入：約 99,070 TWD
- 每年租賃成本：約 120,538 TWD
- 所需每年營業收入：約 1,205,380 TWD
- NVIDIA RTX 4090：
- 每日租賃成本：約 530 TWD
- 所需每日營業收入：約 5,300 TWD
- 每月租賃成本：約 15,900 TWD
- 所需每月營業收入：約 159,000 TWD
- 每年租賃成本：約 193,837 TWD
- 所需每年營業收入：約 1,938,370 TWD
六、RTX 4090 的特性與定位
- 高性價比：在性能（64 TFLOPS）和租賃成本之間達到良好平衡。
- 適用場景：
- 中小型企業進行 AI 模型推論或測試。
- 初創企業進行成本可控的開發與測試。
RTX 4090 每年僅需約 193,837 TWD，對應年營業收入需求為 1,938,370 TWD，適合追求性能與成本平衡的用戶。
七、結論與建議
- 高效能需求：
- 建議使用 GPU：NVIDIA H100 (SXM5) 或 H100 (PCIe)。
- 適用場景：需要極低延遲、大規模推論或企業級 AI 應用。
- 性價比需求：
- 建議使用 GPU：NVIDIA L40S。
- 適用場景：中型企業的日常運算與模型開發。
- 經濟型需求：
- 建議使用 GPU：RTX 3090 或 RTX 4090。
- 適用場景：初創企業、個人開發者或小型專案。
- 成本規劃：
- 短期需求可選擇 RTX 4090 進行測試。
- 長期需求可採用 H100 系列或 L40S，根據業務規模選擇最佳配置。
後記
看完上述價格，如果租賃成本佔營業收入10%，有多少營業收入能力可租用何種GPU上述已經提前推論完成。僅供想在地端運作私有程式模型，已經有了一個簡單明確的參考依據。