Cara Benchmark Server LLM: Mengukur Latency, Throughput,
September 6, 2026
- Srengseng Sawah, Jagakarsa Jakarta Selatan
- Sen - Jum: 07:00 -17:00WIB
Single GPU vs Multi-GPU Server menjadi salah satu pertimbangan penting ketika perusahaan mulai membangun infrastruktur artificial intelligence. Pada tahap awal, satu GPU mungkin sudah cukup untuk menjalankan chatbot internal, melakukan eksperimen machine learning, atau menjalankan model AI dengan ukuran tertentu. Namun, ketika model semakin besar, jumlah pengguna meningkat, atau proses training membutuhkan waktu terlalu lama, perusahaan mulai mempertimbangkan penggunaan beberapa GPU dalam satu server.
Perbedaan keduanya tidak hanya terletak pada jumlah GPU yang dipasang. Single GPU dan multi-GPU memiliki karakteristik berbeda dari sisi kapasitas VRAM, kemampuan komputasi, kompleksitas software, konsumsi daya, hingga biaya pengadaan dan operasional. Menambahkan GPU juga tidak otomatis membuat performa meningkat dua kali lipat karena hasilnya bergantung pada cara workload dibagi dan bagaimana GPU saling berkomunikasi.
Karena itu, keputusan memilih single GPU atau multi-GPU sebaiknya dimulai dari kebutuhan aplikasi yang akan dijalankan. Perusahaan perlu mengetahui ukuran model, metode training atau inference, jumlah pengguna, target performa, serta rencana pengembangan sistem. Dengan pendekatan tersebut, konfigurasi server dapat disesuaikan dengan kebutuhan nyata tanpa membeli hardware yang berlebihan.
Single GPU Server adalah server yang menggunakan satu GPU sebagai akselerator untuk menjalankan workload komputasi tertentu. CPU tetap menangani sistem operasi, aplikasi, preprocessing data, dan berbagai proses pendukung, sedangkan GPU digunakan untuk mempercepat pekerjaan yang dapat diproses secara paralel. Konfigurasi ini banyak digunakan untuk AI development, machine learning, inference model, computer vision, hingga menjalankan LLM lokal dengan kebutuhan memory yang masih sesuai kapasitas satu GPU.
Keunggulan utama single GPU adalah arsitekturnya yang lebih sederhana. Perusahaan tidak perlu mengatur pembagian model antarbeberapa GPU atau menghadapi kompleksitas komunikasi antardevice. Selain itu, kebutuhan power, cooling, dan pengelolaan software umumnya lebih mudah dibandingkan server yang menggunakan banyak GPU berdaya tinggi.
Namun, single GPU mempunyai batas kapasitas yang perlu diperhatikan. Jika model membutuhkan VRAM lebih besar daripada yang tersedia, perusahaan harus menggunakan teknik optimasi seperti quantization, offloading, atau mempertimbangkan GPU dengan kapasitas memory lebih besar. Ketika kebutuhan komputasi terus meningkat, satu GPU juga dapat menjadi batas dari sisi throughput maupun waktu training.
Multi-GPU Server adalah server yang menggunakan dua atau lebih GPU untuk menjalankan workload komputasi secara bersamaan. Konfigurasi ini dapat digunakan untuk membagi proses training, menjalankan model yang terlalu besar untuk satu GPU, atau meningkatkan kapasitas inference melalui beberapa instance model. Namun, manfaatnya bergantung pada dukungan hardware dan kemampuan software dalam memanfaatkan banyak GPU.
Dalam implementasi AI, beberapa GPU dapat bekerja dengan cara yang berbeda. Ada workload yang membagi dataset ke beberapa GPU, ada yang membagi bobot model, dan ada pula yang menjalankan model terpisah pada masing-masing GPU. Karena itu, istilah multi-GPU tidak selalu berarti seluruh GPU bekerja sebagai satu perangkat dengan memory yang digabungkan.
Untuk kebutuhan enterprise, perusahaan dapat mempertimbangkan konfigurasi melalui GPU Server Indonesia yang menyediakan opsi multi-GPU sesuai workload. Sparta Server Indonesia mencantumkan dukungan konfigurasi 2–8 GPU, sehingga perencanaan dapat disesuaikan dengan kebutuhan komputasi dan pengembangan infrastruktur perusahaan.
Perbedaan keduanya dapat dilihat dari kapasitas komputasi, fleksibilitas, dan kompleksitas implementasi. Single GPU lebih sederhana untuk workload yang dapat dijalankan dalam satu perangkat, sedangkan multi-GPU memberikan peluang untuk membagi pekerjaan atau meningkatkan kapasitas layanan. Meski demikian, konfigurasi dengan lebih banyak GPU belum tentu menjadi pilihan paling efisien untuk setiap aplikasi.
| Faktor | Single GPU Server | Multi-GPU Server |
|---|---|---|
| Jumlah GPU | Satu GPU | Dua GPU atau lebih |
| Kompleksitas | Relatif sederhana | Lebih kompleks |
| Kapasitas VRAM | Terbatas pada satu GPU | Dapat dimanfaatkan melalui pembagian model jika didukung |
| Training | Cocok untuk workload yang muat pada satu GPU | Cocok untuk training besar atau percepatan tertentu |
| Inference | Cocok untuk model dan traffic terbatas | Dapat meningkatkan kapasitas layanan atau menjalankan model besar |
| Komunikasi antargPU | Tidak diperlukan | Perlu diperhatikan |
| Konsumsi daya | Umumnya lebih rendah | Dapat meningkat signifikan |
| Investasi awal | Relatif lebih rendah | Relatif lebih tinggi |
| Skalabilitas | Terbatas pada kapasitas satu GPU | Lebih fleksibel untuk workload tertentu |
Tabel tersebut merupakan gambaran umum, bukan aturan mutlak. Satu GPU kelas data center dengan VRAM besar dapat lebih cocok untuk model tertentu dibandingkan beberapa GPU dengan kapasitas memory kecil. Sebaliknya, beberapa GPU dapat memberikan manfaat besar apabila workload mampu dibagi secara efisien.
Salah satu kesalahpahaman yang sering muncul adalah menganggap dua GPU dengan VRAM masing-masing 24 GB otomatis menjadi satu GPU dengan kapasitas 48 GB. Secara fisik, kedua GPU memang mempunyai total memory 48 GB, tetapi masing-masing GPU tetap memiliki ruang memory sendiri. Aplikasi tidak dapat langsung menggunakan seluruh kapasitas tersebut sebagai satu memory pool tanpa mekanisme pembagian yang sesuai.
Sebagai contoh, model yang membutuhkan lebih dari 24 GB VRAM belum tentu dapat langsung dijalankan hanya dengan memasang dua GPU 24 GB. Software harus mendukung model parallelism, tensor parallelism, atau metode lain yang memungkinkan bobot dan komputasi model dibagi ke beberapa perangkat. Tanpa dukungan tersebut, model tetap dapat mengalami keterbatasan memory pada salah satu GPU.
Hal ini berbeda ketika perusahaan menjalankan dua instance model secara terpisah. Masing-masing GPU dapat menjalankan model yang sama untuk melayani kelompok request berbeda, sehingga total kapasitas layanan meningkat tanpa harus membagi satu model. Pendekatan tersebut sering lebih sederhana apabila model sudah dapat dimuat sepenuhnya pada satu GPU.
Multi-GPU dapat menggunakan beberapa pendekatan untuk membagi pekerjaan, tergantung jenis model dan tujuan implementasi. Pada training, pembagian dapat dilakukan terhadap data atau parameter model, sedangkan pada inference pembagian dapat digunakan untuk menjalankan model besar maupun meningkatkan kapasitas layanan. Pemahaman terhadap metode ini penting karena setiap pendekatan mempunyai kebutuhan memory dan komunikasi yang berbeda.
Data parallelism membagi dataset atau batch training ke beberapa GPU yang menjalankan salinan model yang sama. Setiap GPU memproses bagian data yang berbeda, kemudian hasil perhitungan gradient disinkronkan agar parameter model tetap konsisten. Pendekatan ini dapat mempercepat training ketika workload cukup besar dan komunikasi antargPU tidak menjadi bottleneck.
Namun, data parallelism tidak otomatis menyelesaikan masalah model yang terlalu besar untuk satu GPU. Setiap perangkat umumnya tetap perlu menyimpan salinan model, sehingga kebutuhan memory per GPU masih harus diperhitungkan. Jika model tidak dapat dimuat pada satu GPU, perusahaan mungkin membutuhkan pendekatan pembagian model atau teknik memory optimization lainnya.
Model parallelism membagi bagian model ke beberapa GPU sehingga setiap perangkat menangani sebagian pekerjaan. Tensor parallelism merupakan salah satu pendekatan yang membagi operasi tensor tertentu agar komputasi dapat dilakukan secara bersamaan pada beberapa GPU. Metode ini dapat membantu menjalankan model besar yang tidak muat pada satu GPU, tetapi membutuhkan komunikasi antargPU yang efisien.
Dokumentasi resmi NVIDIA mengenai TensorRT-LLM menjelaskan bahwa tensor parallelism dan pipeline parallelism dapat digunakan untuk menjalankan model yang terlalu besar bagi satu GPU. Konfigurasi tersebut memungkinkan beberapa GPU bekerja bersama, tetapi jumlah perangkat dan metode pembagiannya harus disesuaikan dengan kebutuhan model. Penjelasan lebih lanjut tersedia pada NVIDIA Triton dan TensorRT-LLM.
Pipeline parallelism membagi lapisan model ke beberapa GPU atau node, sehingga setiap perangkat menangani bagian tertentu dari proses komputasi. Pendekatan ini dapat membantu ketika model terlalu besar untuk ditempatkan pada satu perangkat dan workload dapat disusun menjadi beberapa tahap. Namun, efisiensinya dipengaruhi oleh pembagian pekerjaan, komunikasi, dan kemungkinan waktu tunggu antartahap.
Karena itu, perusahaan tidak sebaiknya menganggap seluruh metode multi-GPU akan memberikan hasil yang sama. Data parallelism, tensor parallelism, dan pipeline parallelism mempunyai tujuan serta trade-off yang berbeda. Pemilihan metode perlu disesuaikan dengan framework, arsitektur model, dan hasil benchmark.
Single GPU menjadi pilihan yang masuk akal ketika model dapat dimuat dengan baik pada satu perangkat dan target performa sudah terpenuhi. Banyak kebutuhan AI development, eksperimen machine learning, chatbot internal, serta inference dengan jumlah pengguna terbatas dapat dimulai menggunakan satu GPU. Pendekatan ini membantu perusahaan mengurangi kompleksitas sekaligus memperoleh data penggunaan sebelum melakukan ekspansi.
Untuk Large Language Model, kapasitas VRAM menjadi salah satu pertimbangan utama. Model yang lebih kecil atau telah melalui quantization dapat mempunyai kebutuhan memory yang lebih rendah, sehingga satu GPU dengan kapasitas memadai mungkin sudah cukup. Namun, panjang context, jumlah pengguna, dan target response time tetap harus diuji sebelum konfigurasi digunakan pada lingkungan produksi.
Single GPU juga menarik ketika perusahaan membutuhkan server untuk beberapa eksperimen yang tidak berjalan bersamaan. Resource dapat dijadwalkan agar tim menggunakan GPU secara bergantian sesuai kebutuhan. Jika penggunaan mulai meningkat dan GPU terus berada pada utilisasi tinggi, barulah penambahan kapasitas dapat dipertimbangkan berdasarkan data.
Multi-GPU mulai relevan ketika satu GPU tidak lagi mampu memenuhi kebutuhan memory, waktu komputasi, atau kapasitas layanan. Namun, keputusan tersebut harus didasarkan pada jenis bottleneck yang terjadi, bukan hanya karena jumlah pengguna atau dataset meningkat. Beberapa kondisi berikut dapat menjadi indikator bahwa perusahaan perlu mengevaluasi konfigurasi multi-GPU.
Model AI berukuran besar dapat membutuhkan VRAM yang melebihi kapasitas satu GPU. Dalam kondisi tersebut, perusahaan dapat mempertimbangkan GPU dengan VRAM lebih besar atau menggunakan beberapa GPU melalui metode pembagian model. Pilihan terbaik bergantung pada kebutuhan memory, performa, interconnect, dan kemampuan framework yang digunakan.
Sebagai contoh, model LLM 70B mempunyai kebutuhan memory yang jauh lebih besar dibandingkan model 8B. Quantization dapat mengurangi kebutuhan bobot, tetapi cache dan overhead runtime tetap perlu diperhitungkan. Perusahaan dapat membaca pembahasan Server untuk Menjalankan LLM Lokal untuk memahami hubungan ukuran model, GPU, RAM, dan storage secara lebih detail.
Multi-GPU dapat membantu mempercepat training apabila workload mampu dibagi secara efisien. Misalnya, tim data science perlu melakukan banyak eksperimen model setiap minggu, tetapi satu proses training membutuhkan waktu terlalu panjang sehingga menghambat pengembangan. Dengan beberapa GPU, sebagian pekerjaan dapat diproses secara paralel untuk mengurangi waktu penyelesaian.
Namun, peningkatan performa tidak selalu linear. Training yang menggunakan dua GPU tidak otomatis selesai dalam setengah waktu dibandingkan satu GPU karena terdapat overhead sinkronisasi dan komunikasi. Oleh karena itu, benchmark perlu dilakukan untuk mengetahui apakah penambahan GPU benar-benar memberikan manfaat yang sebanding dengan biaya.
Pada sistem AI produksi, jumlah pengguna bersamaan dapat menjadi faktor penting dalam menentukan kapasitas server. Chatbot yang berjalan baik untuk beberapa pengguna mungkin mengalami peningkatan latency ketika digunakan oleh ratusan karyawan secara bersamaan. Jika satu GPU sudah mencapai batas throughput, perusahaan dapat mempertimbangkan penambahan GPU untuk menjalankan instance model tambahan atau membagi workload.
Namun, jumlah GPU tidak dapat ditentukan hanya dari jumlah akun pengguna. Perusahaan perlu mengetahui berapa banyak pengguna yang aktif bersamaan, panjang prompt, jumlah token output, dan target response time. Data tersebut membantu menentukan kapasitas inference yang lebih realistis dibandingkan sekadar memperkirakan jumlah GPU berdasarkan total karyawan.
Perusahaan dapat mempunyai beberapa aplikasi AI yang menggunakan model berbeda, seperti chatbot internal, computer vision, dan sistem analisis dokumen. Jika seluruh workload dijalankan pada satu GPU, resource memory dan komputasi dapat saling bersaing. Multi-GPU memungkinkan perusahaan mengalokasikan perangkat berbeda untuk aplikasi tertentu agar pengelolaan resource lebih terkontrol.
Pendekatan ini tidak selalu membutuhkan model parallelism. Setiap GPU dapat menjalankan model atau service yang berbeda sesuai kebutuhan aplikasi. Dengan demikian, manfaat multi-GPU tidak hanya berasal dari kemampuan menjalankan model besar, tetapi juga dari fleksibilitas pembagian workload.
Training dan inference mempunyai karakteristik berbeda sehingga strategi penggunaan GPU juga tidak selalu sama. Training berfokus pada proses pembelajaran model, sedangkan inference berfokus pada penggunaan model untuk menghasilkan output. Perbedaan tersebut memengaruhi kebutuhan komputasi, memory, serta cara beberapa GPU dimanfaatkan.
Pada training, multi-GPU sering digunakan untuk mempercepat proses atau menangani model yang membutuhkan kapasitas memory besar. Pada inference, perusahaan dapat menggunakan multi-GPU untuk menjalankan model besar maupun meningkatkan jumlah request yang dapat dilayani. Namun, untuk model kecil dengan traffic terbatas, satu GPU berkapasitas memadai dapat menjadi pilihan yang lebih sederhana dan efisien.
Karena itu, perusahaan perlu menentukan apakah server akan digunakan untuk training, fine-tuning, inference, atau kombinasi beberapa workload. Server yang optimal untuk training belum tentu mempunyai konfigurasi paling efisien untuk inference produksi. Pemisahan workload juga dapat dipertimbangkan apabila proses training berisiko mengganggu layanan AI yang digunakan setiap hari.
Komunikasi menjadi salah satu faktor yang membedakan single GPU dan multi-GPU. Ketika beberapa GPU bekerja pada satu model, data atau hasil komputasi tertentu perlu dipindahkan antardevice. Jika komunikasi terlalu lambat, manfaat penambahan GPU dapat berkurang karena perangkat harus menunggu data dari GPU lain.
PCIe merupakan salah satu jalur komunikasi yang digunakan dalam sistem server, sedangkan NVLink tersedia pada konfigurasi GPU tertentu untuk menyediakan koneksi antargPU dengan karakteristik bandwidth yang berbeda. Namun, tidak semua GPU mendukung NVLink dan tidak semua server mempunyai topologi interconnect yang sama. Karena itu, perusahaan perlu memeriksa dukungan GPU, motherboard, chassis, dan platform server sebelum menentukan konfigurasi multi-GPU.
Networking menjadi semakin penting ketika workload dijalankan pada beberapa server atau node. Distributed training dapat membutuhkan pertukaran data yang intensif, sehingga bandwidth dan latency jaringan perlu diperhitungkan. Untuk kebutuhan tersebut, desain Core Server & Infrastruktur dapat membantu perusahaan merencanakan server, storage, dan networking sebagai satu kesatuan.
Memilih multi-GPU server tidak cukup hanya menentukan jumlah kartu GPU. Seluruh platform harus mampu mendukung perangkat yang digunakan, mulai dari kapasitas CPU, PCIe lane, RAM, storage, hingga power supply. Kesalahan pada salah satu komponen dapat menyebabkan GPU tidak bekerja maksimal atau konfigurasi tidak dapat digunakan sesuai rencana.
CPU tetap berperan dalam preprocessing data, menjalankan aplikasi, serta mengelola komunikasi dengan GPU dan komponen lainnya. Pada server multi-GPU, jumlah PCIe lane dan topologi motherboard perlu diperhatikan agar setiap GPU memperoleh koneksi yang sesuai dengan kebutuhan. CPU dengan spesifikasi tinggi sekalipun belum tentu cocok apabila platform tidak mendukung jumlah GPU yang direncanakan.
RAM digunakan untuk mendukung dataset, aplikasi, cache, serta proses preprocessing yang berjalan di luar GPU. Kebutuhannya dapat meningkat ketika perusahaan menggunakan beberapa GPU untuk training atau menjalankan banyak service AI secara bersamaan. Storage juga perlu mempunyai kapasitas dan performa yang memadai untuk menyimpan model, dataset, checkpoint, serta hasil eksperimen.
Multi-GPU dapat mempunyai konsumsi daya dan menghasilkan panas yang jauh lebih besar dibandingkan single GPU. Karena itu, kapasitas power supply, PDU, UPS, airflow, dan sistem pendinginan harus dihitung berdasarkan konfigurasi hardware yang sebenarnya. GPU data center tertentu juga mempunyai kebutuhan cooling khusus yang tidak selalu cocok dengan chassis server biasa.
Perusahaan yang ingin membangun chatbot internal dengan model relatif kecil dan jumlah pengguna terbatas dapat memulai dari satu GPU dengan VRAM yang memadai. Jika hasil benchmark menunjukkan response time sudah sesuai target, tidak ada alasan teknis untuk langsung menggunakan beberapa GPU. Namun, platform server tetap dapat dipilih dengan mempertimbangkan kemungkinan ekspansi di masa depan.
Pada perusahaan manufaktur yang menjalankan computer vision dari banyak kamera, kebutuhan GPU lebih banyak dipengaruhi oleh resolusi video, frame rate, kompleksitas model, dan jumlah stream yang diproses. Satu GPU dapat cukup untuk beberapa kamera, tetapi jumlah stream yang lebih besar mungkin membutuhkan pembagian workload ke beberapa GPU. Perusahaan perlu menguji throughput dan latency menggunakan kondisi video yang mendekati lingkungan produksi.
Sementara itu, tim AI yang melakukan fine-tuning atau training model besar dapat membutuhkan beberapa GPU untuk mengurangi waktu eksperimen atau mengatasi keterbatasan memory. Dalam kondisi tersebut, pemilihan GPU harus mempertimbangkan metode training, ukuran model, batch size, serta kemampuan software dalam melakukan distributed training. Konfigurasi yang tepat akan berbeda dengan server inference yang hanya digunakan untuk melayani chatbot.
Multi-GPU tidak selalu lebih hemat meskipun mempunyai kapasitas komputasi lebih besar. Investasi awal meningkat karena perusahaan harus membeli beberapa GPU dan menyediakan infrastruktur pendukung yang sesuai. Biaya listrik, cooling, maintenance, serta kemungkinan kebutuhan networking tambahan juga perlu masuk dalam perhitungan.
Sebaliknya, multi-GPU dapat memberikan manfaat ekonomi ketika mampu mengurangi waktu training secara signifikan atau meningkatkan kapasitas layanan sehingga kebutuhan bisnis dapat terpenuhi. Namun, manfaat tersebut harus dibandingkan dengan biaya keseluruhan selama periode penggunaan. Perusahaan sebaiknya menghitung Total Cost of Ownership berdasarkan workload nyata, bukan hanya harga hardware.
Untuk kebutuhan yang masih berubah-ubah, cloud GPU juga dapat menjadi alternatif sebelum perusahaan melakukan investasi besar. Setelah pola penggunaan lebih stabil, hasil benchmark dan biaya cloud dapat menjadi dasar untuk mengevaluasi pengadaan server lokal. Keputusan on-premise atau cloud sebaiknya mempertimbangkan frekuensi penggunaan, keamanan data, kebutuhan kapasitas, serta kesiapan tim IT.
Sebelum melakukan pengadaan, perusahaan perlu melakukan assessment terhadap workload AI yang akan dijalankan. Langkah ini membantu menentukan apakah kebutuhan utama berada pada kapasitas VRAM, kecepatan training, throughput inference, atau kemampuan menjalankan beberapa model sekaligus. Dengan mengetahui bottleneck yang sebenarnya, perusahaan dapat memilih antara satu GPU berkapasitas besar, beberapa GPU, atau konfigurasi server yang dapat dikembangkan secara bertahap.
Beberapa informasi yang perlu disiapkan antara lain:
Setelah itu, lakukan proof of concept menggunakan model dan data yang mendekati kondisi produksi. Bandingkan penggunaan VRAM, GPU utilization, latency, throughput, waktu training, serta konsumsi daya pada konfigurasi yang diuji. Hasil pengujian tersebut akan memberikan dasar yang lebih kuat untuk menentukan apakah penambahan GPU benar-benar diperlukan.
Single GPU merupakan pilihan yang tepat ketika model dapat dijalankan dengan baik pada satu perangkat dan target performa sudah terpenuhi. Konfigurasi ini lebih sederhana, mempunyai kebutuhan infrastruktur yang relatif lebih ringan, serta dapat menjadi titik awal untuk pengembangan AI perusahaan. Namun, ketika model tidak muat, waktu training terlalu panjang, atau kapasitas inference tidak lagi mencukupi, multi-GPU mulai layak dipertimbangkan.
Multi-GPU memberikan fleksibilitas untuk membagi model, mempercepat training tertentu, dan meningkatkan kapasitas layanan AI. Akan tetapi, manfaatnya bergantung pada dukungan software, metode parallelism, komunikasi antargPU, serta keseimbangan seluruh komponen server. Karena itu, jumlah GPU sebaiknya ditentukan melalui benchmark dan capacity planning, bukan hanya berdasarkan asumsi bahwa semakin banyak GPU selalu semakin baik.
Sparta Server Indonesia menyediakan solusi GPU Server dan AI Server untuk kebutuhan perusahaan, termasuk konfigurasi single GPU maupun multi-GPU sesuai workload. Perusahaan dapat berkonsultasi mengenai pemilihan GPU, VRAM, CPU, RAM, storage, networking, hingga kebutuhan power dan cooling sebelum melakukan pengadaan. Untuk implementasi dan konfigurasi environment AI, tersedia pula Jasa Instalasi Server AI Sparta Server Indonesia yang dapat membantu proses persiapan, instalasi, dan pengujian infrastruktur. WhatsApp kami +62 878‑2224‑1000
Bisa pada beberapa konfigurasi, tetapi kompatibilitas dan hasilnya bergantung pada software serta metode pembagian workload. Penggunaan GPU dengan kapasitas VRAM atau performa berbeda dapat menyebabkan ketidakseimbangan ketika menjalankan distributed training atau model parallelism. Untuk kebutuhan enterprise, konfigurasi GPU yang seragam sering lebih mudah direncanakan dan diuji, meskipun bukan persyaratan mutlak untuk seluruh aplikasi.
Tidak selalu, karena dampaknya bergantung pada arsitektur aplikasi dan cara GPU digunakan. Jika beberapa GPU bekerja bersama untuk menjalankan satu model, kegagalan satu perangkat dapat menyebabkan workload tersebut berhenti atau perlu dijalankan ulang. Namun, jika setiap GPU menjalankan instance aplikasi terpisah, sistem dapat dirancang agar workload lain tetap berjalan selama mekanisme recovery dan pengalihan layanan tersedia.
Bisa. Perusahaan dapat mengalokasikan GPU tertentu untuk tim atau aplikasi yang berbeda menggunakan mekanisme scheduling, container, atau teknologi pembagian resource yang didukung hardware. Pengaturan tersebut membantu mencegah satu workload menggunakan seluruh kapasitas server dan mengganggu pekerjaan tim lain.
Tidak. Dukungan NVLink bergantung pada seri, generasi, dan konfigurasi GPU yang digunakan. Karena itu, perusahaan perlu memeriksa spesifikasi resmi perangkat serta dukungan platform server sebelum merencanakan komunikasi antargPU menggunakan NVLink.
Pilihan terbaik bergantung pada kebutuhan model dan pola penggunaan. Satu GPU dengan VRAM besar dapat lebih sederhana untuk menjalankan model yang membutuhkan memory tinggi, sedangkan dua GPU dapat memberikan fleksibilitas untuk menjalankan workload terpisah atau melakukan parallelism apabila software mendukungnya. Perbandingan sebaiknya dilakukan berdasarkan benchmark, kapasitas memory per GPU, performa, konsumsi daya, dan total biaya sistem.