Ambele plăci sunt din generația NVIDIA Blackwell și au memorie GDDR7 cu ECC. Diferența care decide aproape totul e memoria: 24 GB față de 96 GB. Ea stabilește ce model încape, câți utilizatori servești simultan și dacă poți face fine-tuning. Mai jos găsești calculul, pas cu pas.
| Criteriu | RTX PRO 4000 | RTX PRO 6000 |
|---|---|---|
| Memorie GPU | 24 GB GDDR7 cu ECC | 96 GB GDDR7 cu ECC |
| Lățime de bandă a memoriei | 672 GB/s | 1.792 GB/s |
| Consum maxim | 145 W, un singur slot | Până la 600 W (Workstation Edition) |
| Model de 8B în 16 biți | Da, cu context moderat | Da, cu mulți utilizatori |
| Model de 30–32B la 4 biți | La limită, context scurt | Da, cu spațiu pentru cache |
| Model de 70B la 4 biți | Nu încape | Da, circa 35–40 GB greutăți |
| Fine-tuning QLoRA | Modele de 7–14B | Modele de până la circa 70B |
| Instanțe MIG izolate | Nemenționat de NVIDIA | Până la 4 instanțe |
| CPU și RAM în serverul 4hosting | 14 nuclee, 64 GB RAM | 24 nuclee, 256 GB RAM |
| Stocare în serverul 4hosting | 2 × 1,92 TB NVMe | 2 × 1,92 TB NVMe |
Calculul de bază e simplu: parametri înmulțiți cu octeți per parametru. În 16 biți, fiecare parametru ocupă 2 octeți. La 8 biți ocupă 1 octet, iar la 4 biți circa jumătate de octet. Un model de 32 de miliarde de parametri la 4 biți are circa 16 GB de greutăți, deci intră în 24 GB doar cu context scurt. Un model de 70 de miliarde la 4 biți are circa 35 GB și cere RTX PRO 6000. În 96 GB încape și un model de 70 de miliarde la 8 biți, dar rămâne puțin loc pentru context.
Inferența încarcă modelul o dată și generează răspunsuri. Fine-tuning-ul complet cere mult mai multă memorie. Lucrarea ZeRO arată că antrenarea în precizie mixtă cu Adam cere circa 16 octeți per parametru. Un model de 7 miliarde de parametri ar cere circa 112 GB, deci nu încape nici în 96 GB fără tehnici de descărcare în RAM. Metoda QLoRA schimbă calculul: autorii ei au antrenat un model de 65 de miliarde de parametri pe un singur GPU de 48 GB. Pe RTX PRO 4000, QLoRA e realist pentru modele de 7–14 miliarde.
Fiecare conversație activă ține în memorie un cache KV, care crește cu lungimea contextului. Cu cât ai mai mulți utilizatori simultani, cu atât scade memoria rămasă după greutăți. Aici 96 GB fac diferența pentru un chatbot public. Viteza de generare pentru un utilizator e limitată în principal de lățimea de bandă a memoriei. RTX PRO 6000 are 1.792 GB/s, iar RTX PRO 4000 are 672 GB/s. RTX PRO 6000 poate fi împărțită în până la 4 instanțe MIG, fiecare cu memoria ei, conform NVIDIA.
O clinică vrea un asistent pentru protocoale interne, fără ca datele pacienților să plece la un API extern. Un model de 8 miliarde de parametri în 16 biți încape pe RTX PRO 4000 și servește confortabil personalul unei singure locații.
O platformă cu zeci de conversații simultane are nevoie de un model de 70 de miliarde de parametri cuantizat și de memorie pentru cache-ul KV. RTX PRO 6000 cu 96 GB acoperă ambele nevoi pe un singur server.
O agenție ajustează un model de 8 miliarde de parametri pe textele clienților, prin QLoRA. RTX PRO 4000 cu 24 GB e suficient pentru antrenare peste noapte și pentru inferență ziua.
Nu, în mod practic. La 4 biți, greutățile unui astfel de model ocupă circa 35 GB, peste cei 24 GB ai plăcii. Descărcarea parțială în RAM funcționează, dar viteza scade mult. Pentru acest tip de model, RTX PRO 6000 e varianta corectă.
Da, dacă servești mulți utilizatori simultan sau un model mare. Memoria de 96 GB ține greutățile și cache-ul KV pentru multe conversații. Lățimea de bandă de 1.792 GB/s crește viteza de generare pentru fiecare utilizator.
Nu. Serverele GPU 4hosting se facturează lunar sau anual, cu resurse dedicate tot timpul. Modelul se potrivește sarcinilor continue, cum ar fi un chatbot sau un API intern. Pentru experimente de câteva ore, un API AI extern poate fi mai potrivit.
RTX PRO 4000 ajunge confortabil pentru modele de până la circa 14 miliarde de parametri; RTX PRO 6000 e necesar pentru modele de 70 de miliarde.
