Gemma Hosting with Ollama — GPU 推荐
型号名称 | 尺寸(4 位量化) | 推荐的 GPU | Tokens/秒 |
---|---|---|---|
gemma3:1b | 815MB | P1000 < GTX1650 < GTX1660 < RTX2060 | 28.90-43.12 |
gemma2:2b | 1.6GB | P1000 < GTX1650 < GTX1660 < RTX2060 | 19.46-38.42 |
gemma3:4b | 3.3GB | GTX1650 < GTX1660 < RTX2060 < T1000 < RTX3060 Ti < RTX4060 < RTX5060 | 28.36-80.96 |
gemma2:9b | 5.4GB | T1000 < RTX3060 Ti < RTX4060 < RTX5060 | 12.83-21.35 |
gemma3n:e2b | 5.6GB | T1000 < RTX3060 Ti < RTX4060 < RTX5060 | 30.26-56.36 |
gemma3n:e4b | 7.5GB | A4000 < A5000 < V100 < RTX4090 | 38.46-70.90 |
gemma3:12b | 8.1GB | A4000 < A5000 < V100 < RTX4090 | 30.01-67.92 |
gemma2:27b | 16GB | A5000 < A6000 < RTX4090 < A100-40gb < H100 = RTX5090 | 28.79-47.33 |
gemma3:27b | 17GB | A5000 < RTX4090 < A100-40gb < H100 = RTX5090 | 28.79-47.33 |
Gemma Hosting with vLLM + Hugging Face — GPU 推荐
型号名称 | 尺寸(16位量化) | 推荐的 GPU | 并发请求 | Tokens/秒 |
---|---|---|---|---|
google/gemma-3n-E4B-it google/gemma-3-4b-it | 8.1GB | A4000 < A5000 < V100 < RTX4090 | 50 | 2014.88-7214.10 |
google/gemma-2-9b-it | 18GB | A5000 < A6000 < RTX4090 | 50 | 951.23-1663.13 |
google/gemma-3-12b-it google/gemma-3-12b-it-qat-q4_0-gguf | 23GB | A100-40gb < 2*A100-40gb< H100 | 50 | 477.49-4193.44 |
google/gemma-2-27b-it google/gemma-3-27b-it google/gemma-3-27b-it-qat-q4_0-gguf | 51GB | 2*A100-40gb < A100-80gb < H100 | 50 | 1231.99-1990.61 |
- 推荐的 GPU:从左到右,性能从低到高
- 代币/秒:来自基准数据.
为 Gemma 3/2 主机选择最佳 GPU 方案
- GPU卡分类:
- GPU服务器价格:
- GPU使用场景:
- GPU内存:
- GPU卡型号:
GPU物理服务器 - P1000
- CPU: 8核E5-2690
- 内存: 32GB DDR3
- 系统盘: 120GB SSD
- 数据盘: 960GB SSD
- 系统: Win10/Linux
- 其他: 独立IP,100M-1G带宽
- 独显:Nvidia P1000
- 显存: 4GB GDDR5
- CUDA核心: 640
- 单精度浮点: 1.894 TFLOPS
GPU物理服务器 - T1000
- CPU: 8核E5-2690
- 内存: 64GB DDR3
- 系统盘: 120GB SSD
- 数据盘: 960GB SSD
- 系统: Win10/Linux
- 其他: 独立IP,100M-1G带宽
- 独显: Nvidia Quadro T1000
- 显存: 8GB GDDR6
- CUDA核心: 896
- 单精度浮点: 2.5 TFLOPS
GPU物理服务器 - GTX 1650
- CPU: 8核E5-2667v3
- 内存: 64GB DDR4
- 系统盘: 120GB SSD
- 数据盘: 960GB SSD
- 系统: Win10/Linux
- 其他: 独立IP,100M-1G带宽
- 独显: Nvidia GTX 1650
- 显存: 4GB GDDR5
- CUDA核心: 896
- 单精度浮点: 3.0 TFLOPS
GPU物理服务器 - GTX 1660
- CPU: 16核E5-2660*2
- 内存: 64GB DDR3
- 系统盘: 120GB SSD
- 数据盘: 960GB SSD
- 系统: Win10/Linux
- 其他: 独立IP,100M-1G带宽
- 独显: Nvidia GTX 1660
- 显存: 6GB GDDR6
- CUDA核心: 1408
- 单精度浮点: 5.0 TFLOPS
GPU物理服务器 - V100
- CPU: 24核E5-2690v3*2
- 内存: 128GB DDR4
- 系统盘: 240GB SSD
- 数据盘: 2TB SSD
- 系统: Win10/Linux
- 其他: 独立IP,100M-1G带宽
- 独显: Nvidia V100
- 显存: 16GB HBM2
- CUDA核心: 5120
- 单精度浮点: 14 TFLOPS
GPU物理服务器 - RTX 2060
- CPU: 16核E5-2660*2
- 内存: 128GB DDR3
- 系统盘: 120GB SSD
- 数据盘: 960GB SSD
- 系统: Win10/Linux
- 其他: 独立IP,100M-1G带宽
- 独显: Nvidia RTX 2060
- 显存: 6GB GDDR6
- CUDA核心: 1920
- 单精度浮点: 6.5 TFLOPS
GPU物理服务器 - RTX 2060升级款
- CPU: 40核Gold 6148*2
- 内存: 128GB DDR3
- 系统盘: 120GB SSD
- 数据盘: 960GB SSD
- 系统: Win10/Linux
- 其他: 独立IP,100M-1G带宽
- 独显: Nvidia RTX 2060
- 显存: 6GB GDDR6
- CUDA核心: 1920
- 单精度浮点: 6.5 TFLOPS
GPU物理服务器 - RTX 3060 Ti
- CPU: 24核E5-2697v2*2
- 内存: 128GB DDR3
- 系统盘: 240GB SSD
- 数据盘: 2TB SSD
- 系统: Win10/Linux
- 其他: 独立IP,100M-1G带宽
- 独显:RTX 3060 Ti
- 显存: 8GB GDDR6
- CUDA核心: 4864
- 单精度浮点: 16.2 TFLOPS
GPU云服务器 - A4000
- 配置: 24核32GB, 独立IP
- 存储: 320GB SSD系统盘
- 带宽: 300Mbps 不限流
- 赠送: 每2周一次自动备份
- 系统: Win10/Linux
- 其他: 1个独立IP
- 独显: Nvidia RTX A4000
- 显存: 16GB GDDR6
- CUDA核心: 6144
- 单精度浮点: 19.2 TFLOPS
GPU物理服务器 - A5000
- CPU: 24核E5-2697v2*2
- 内存: 128GB DDR3
- 系统盘: 240GB SSD
- 数据盘: 2TB SSD
- 系统: Win10/Linux
- 其他: 独立IP,100M-1G带宽
- 独显: Nvidia RTX A5000
- 显存: 24GB GDDR6
- CUDA核心: 8192
- 单精度浮点: 27.8 TFLOPS
GPU物理服务器 - A40
- CPU: 36核E5-2697v4*2
- 内存: 256GB DDR4
- 系统盘: 240GB SSD
- 数据盘: 2TB NVMe + 8TB SATA
- 系统: Win10/Linux
- 其他: 独立IP,100M-1G带宽
- 独显: Nvidia A40
- 显存: 48GB GDDR6
- CUDA核心: 10752
- 单精度浮点: 37.48 TFLOPS
GPU物理服务器 - 2xRTX 3060 Ti
- CPU: 24核E5-2697v2*2
- 内存: 128GB DDR3
- 系统盘: 240GB SSD
- 数据盘: 2TB SSD
- 系统: Win10/Linux
- 其他: 独立IP,1G带宽
- 2个独显: RTX 3060 Ti
- 显存: 8GB GDDR6
- CUDA核心: 4864
- 单精度浮点: 16.2 TFLOPS
GPU物理服务器 - 2xA5000
- CPU: 24核E5-2697v2*2
- 内存: 128GB DDR3
- 系统盘: 240GB SSD
- 数据盘: 2TB SSD
- 系统: Win10/Linux
- 其他: 独立IP,1G带宽
- 2个独显: Nvidia RTX A5000
- 显存: 24GB GDDR6
- CUDA核心: 8192
- 单精度浮点: 27.8 TFLOPS
GPU物理服务器 - 3xRTX 3060 Ti
- CPU: 36核E5-2697v4*2
- 内存: 256GB DDR4
- 系统盘: 240GB SSD
- 数据盘: 2TB NVMe + 8TB SATA
- 系统: Win10/Linux
- 其他: 独立IP,1G带宽
- 3个独显: RTX 3060 Ti
- 显存: 8GB GDDR6
- CUDA核心: 4,864
- 单精度浮点: 16.2 TFLOPS
GPU物理服务器 - 3xV100
- CPU: 36核E5-2697v4*2
- 内存: 256GB DDR3
- 系统盘: 240GB SSD
- 数据盘: 2TB NVMe + 8TB SATA
- 系统: Win10/Linux
- 其他: 独立IP,1G带宽
- 3个独显: Nvidia V100
- 显存: 16GB HBM2
- CUDA核心: 5,120
- 单精度浮点: 14 TFLOPS
GPU物理服务器 - 3xA5000
- CPU: 36核E5-2697v4*2
- 内存: 256GB DDR4
- 系统盘: 240GB SSD
- 数据盘: 2TB NVMe + 8TB SATA
- 系统: Win10/Linux
- 其他: 独立IP,1G带宽
- 3个独显: Nvidia RTX A5000
- 显存: 24GB GDDR6
- CUDA核心: 8,192
- 单精度浮点: 27.8 TFLOPS
GPU物理服务器 - 3xA6000
- CPU: 36核E5-2697v4*2
- 内存: 256GB DDR4
- 系统盘: 240GB SSD
- 数据盘: 2TB NVMe + 8TB SATA
- 系统: Win10/Linux
- 其他: 独立IP,1G带宽
- 3个独显: Nvidia RTX A6000
- 显存: 48GB GDDR6
- CUDA核心: 10,752
- 单精度浮点: 38.71 TFLOPS
GPU物理服务器 - 4xA6000
- CPU: 44核E5-2699v4*2
- 内存: 512GB DDR4
- 系统盘: 240GB SSD
- 数据盘: 4TB NVMe + 16TB SATA
- 系统: Win10/Linux
- 其他: 独立IP,1G带宽
- 4个独显: Nvidia RTX A6000
- 显存: 48GB GDDR6
- CUDA核心: 10,752
- 单精度浮点: 38.71 TFLOPS
GPU物理服务器 - 8xA6000
- CPU: 44核E5-2699v4*2
- 内存: 512GB DDR4
- 系统盘: 240GB SSD
- 数据盘: 4TB NVMe + 16TB SATA
- 系统: Win10/Linux
- 其他: 独立IP,1G带宽
- 8个独显: Nvidia RTX A6000
- 显存: 48GB GDDR6
- CUDA核心: 10,752
- 单精度浮点: 38.71 TFLOPS
Gemma Hosting 是什么?
Gemma Hosting 是在专用硬件或云基础架构上部署和提供 Google 的 Gemma 语言模型(如 Gemma 2B 和 Gemma 7B),用于聊天机器人、API 或研究环境等各种应用程序。
Gemma 是 Google 发布的一系列开源轻量级大型语言模型 (LLM),旨在在消费级 GPU 和企业级工作负载上进行高效推理。与 GPT 或 LLaMA 等模型相比,它们体积更小、效率更高,因此非常适合经济高效的托管。
Gemma 1B/2B/4B/9B/12B/27B 托管的 LLM 基准测试结果
Gemma 的 vLLM 基准
如何使用 Ollama/vLLM 部署 Gemma LLM
使用 Ollama 在本地安装并运行 Gemma >
Gemma Hosting Stack 包含什么?
硬件堆栈
✅ GPU: NVIDIA RTX 3060 / T4 / 4060 (8–12 GB VRAM), NVIDIA RTX 4090 / A100 / H100 (24–80 GB VRAM)
✅ CPU: 4+ 核(Intel/AMD)
✅ 内存: 16–32 GB
✅ 存储: SSD,50-100 GB 可用空间(用于模型文件和日志)
✅ 网络: 1 Gbps 用于 API 访问(如果是远程)
✅ 电源和冷却: 高效的 PSU 和冷却系统,确保稳定的 GPU 性能
软件堆栈
✅ 操作系统:Ubuntu 20.04 / 22.04 LTS(首选),或其他 Linux 发行版
✅ 驱动程序和 CUDA:NVIDIA GPU 驱动程序 + CUDA 11.8+(取决于推理引擎)
✅ 模型运行时:Ollama/vLLM/Hugging Face Transformers/文本生成推理(TGI)
✅ 模型格式:Gemma FP16 / INT4 / GGUF(取决于用例和平台)
✅ 容器化:Docker + NVIDIA Container Toolkit(可选,但建议部署)
✅ API 框架:用于服务 LLM 端点的 FastAPI、Flask 或基于 Node.js 的后端
✅ 监控:Prometheus + Grafana,或基本日志记录工具
✅ 可选工具:Nginx(反向代理)、Redis(缓存)、用于生产部署的 JWT/Auth 层
为什么 Gemma Hosting 需要 GPU 硬件 + 软件堆栈
Gemma 模型采用 GPU 加速设计
推理速度和延迟优化
需要高内存和高效的软件堆栈
可扩展性和生产就绪部署
自托管 Gemma 托管 与 Gemma 即服务
特征 | 自托管 Gemma Hosting | Gemma 即服务 (aaS) |
---|---|---|
部署控制 | 完全控制模型、基础设施、缩放和更新 | 有限 — 由提供商管理 |
定制 | 高——优化模型、量化、后端 | 低 — 预定义设置和 API |
表现 | 针对特定工作负载进行调整(例如 vLLM、TensorRT-LLM) | 通用,可能包括使用限制 |
初始成本 | 高 — 需要 GPU 服务器或集群 | 低——按需付费定价 |
经常性成本 | 长期使用时降低 | 规模化或高使用率时成本会变得昂贵 |
延迟 | 较低(模型在本地或私有云中运行) | 由于共享/公共基础设施而更高 |
安全与合规 | 私人数据保留在您的环境中 | 取决于提供商的数据政策 |
可扩展性 | 使用 Kubernetes 等进行手动或自动扩展 | 自动扩展(但受计划限制) |
DevOps 工作 | 高 — 设置、监控、更新 | 无 — 完全托管 |
最适合 | 需要全面控制和优化的公司 | 初创公司、小团队、快速原型设计 |