Messen, was Ihre Anwendung wirklich tut
Ein Test auf Tensoren, die bereits auf der GPU liegen, beschreibt nur die Berechnung. Ein Dienst oder ein Training muss auch seine Eingaben dekodieren, vorbereiten und übertragen. Erstellen Sie daher zwei Messungen: die isolierte Berechnungsschleife und eine Schleife, die von Ihren üblichen Daten ausgeht. Die Differenz zeigt, wo eine Verbesserung zu suchen ist. Warten Sie das tatsächliche Ende der GPU-Arbeit ab, bevor Sie eine Zeit ablesen; CUDA-Launches sind oft asynchron.
Den Batch als kontrollierte Variable nutzen
Vergleichen Sie für Offline-Inferenz mehrere Losgrößen unter Beibehaltung von Länge und Typ der Eingaben. Messen Sie für eine interaktive Anwendung auch die Latenz einer Anfrage und die der langsamsten Anfragen. Der Batch, der den Durchsatz maximiert, kann die Wartezeit weniger akzeptabel machen. Reservieren Sie auf 80 GB Platz für den Cache oder die Aktivierungen, anstatt die Dimensionierung beim Laden des Modells zu beenden.
Halten Sie die Präzision der Gewichte und der Berechnung getrennt fest. Ein Modell, das in einem reduzierten Format gespeichert ist, kann während seiner Ausführung dennoch Buffer oder Operationen höherer Präzision verwenden.
Vergleichen, ohne die H100-Varianten gleichzusetzen
Das Datenblatt betrifft die H100 PCIe 80 GB. Die Ergebnisse einer H100 SXM oder eines Verbunds mehrerer Karten beschreiben nicht automatisch diese Konfiguration. Prüfen Sie CUDA, PyTorch und die spezialisierten Bibliotheken für Ihre Architektur und wählen Sie dann eine gemeinsame Rezeptur für die verglichenen GPUs. Wenn 80 GB nicht ausreichen, prüfen Sie die H200; wenn der Bedarf in 48 GB passt, nehmen Sie die L40S in Ihren wirtschaftlichen Vergleich auf.
Eine pipelineorientierte Bestellung vorbereiten
Drei Tage können genügen, um den Anteil von Berechnung und Transfers zu bestimmen. Sieben Tage erlauben es, Korrekturen zu testen und Messungen zu wiederholen. Dreißig Tage begleiten eine Inferenzkampagne oder ein geplantes Training. Wählen Sie Dauer und Menge, geben Sie Ihre Umgebung und dann Ihre Tracking-Kontaktdaten an. Die Krypto-Anweisungen der Bestellung nennen Netzwerk und Betrag; die Schaltfläche „Ich habe bezahlt“ meldet Ihre Überweisung.