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在 SageMaker GPU 上測試 30B LLM
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💡了解 G7 Blackwell GPU 是否能降低即時 30B LLM 推論成本。
⚡ 30-Second TL;DR
有什麼變化
評估兩個 30B Mixture-of-Experts 模型：Qwen3-Coder-30B 與 NVIDIA Nemotron-3-Nano-30B。
為什麼重要
結果可協助團隊為生產環境 LLM 推論選擇基礎設施。G7 可能改善對延遲敏感應用的經濟效益，但仍須依工作負載進行基準測試。
下一步行動
在 G6e 與 G7 上使用具代表性的提示執行這兩個 30B 模型，並在選擇執行個體前比較每 token 成本與延遲。
誰應關注：Researchers & Academics
關鍵要點
- •評估兩個 30B Mixture-of-Experts 模型：Qwen3-Coder-30B 與 NVIDIA Nemotron-3-Nano-30B。
- •比較 G5、G6、G6e 與 G7 GPU 執行個體的推論效能。
- •針對即時 LLM 工作負載報告吞吐量、延遲與每 token 成本。
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原始來源： AWS Machine Learning Blog ↗
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