LLM e voz na mesma GPU: como organizar a operação

O desafio

LLM, transcrição e síntese de voz podem disputar a mesma GPU. Se cada serviço decide sozinho quando carregar um modelo, a operação fica sujeita a conflitos de memória e trocas fora de ordem.

O compartilhamento de hardware precisa atender ao tempo de resposta do produto. O carregamento de modelos e a espera pela GPU devem entrar no dimensionamento.

Abordagem

• Avaliação de modelos, memória, concorrência e metas de latência.
• Coordenação de carga, descarga e troca entre os serviços.
• Definição de limites de acesso, monitoramento e recuperação da operação.

Escopo da consultoria

A proposta pode incluir diagnóstico, implantação da coordenação, integração com o produto e documentação para sua equipe operar.

Capacidade e tempo de resposta são definidos após medir a carga real. Essa avaliação também pode indicar que os serviços precisam de GPUs separadas.

Aplicação na sua empresa

Indicada para serviços de texto e voz que compartilham hardware e precisam de regras claras de uso, recuperação e troca de modelos. A avaliação inicial verifica se o compartilhamento atende à latência esperada.