로드된 모델과 실행된 요청 구분
모델이 정상적으로 로드된다고 해서 사용 사례가 검증되는 것은 아닙니다. 생성 시 사용되는 KV 캐시는 유지되는 시퀀스에 따라 커질 수 있고, 동시 요청도 관찰해야 할 메모리 사용량을 증가시킵니다. 짧은 텍스트, 중간 길이 텍스트, 최대 길이에 가까운 텍스트의 세 그룹을 준비하세요. 각 그룹마다 출력 토큰 수를 고정하여 동등한 작업을 비교하세요.
어려운 지점에서 메모리 측정
로딩, 프롬프트 처리, 생성을 각각 따로 기록하세요. 평균적인 대화 샘플은 카드를 포화시키는 사례를 가릴 수 있습니다. 실제로 목표하는 동시성으로 긴 입력에서 최대치를 찾고, 추론 엔진 버퍼를 위한 여유를 남겨두세요. 양자화되거나 오프로드된 캐시를 테스트한다면 응답 시간과 품질 지표에 미치는 영향도 기록하세요.
141GB는 학습에서 더 큰 배치를 검토하는 데도 쓰입니다. 이 경우 가중치뿐 아니라 그래디언트, 활성화, 옵티마이저 상태도 예산에 포함해야 합니다.
H100과 읽기 쉬운 비교 유지
H200은 Hopper 제품군에 속합니다. 사용 환경에서 지원하는 CUDA 버전과 어텐션 커널을 확인한 뒤, 테스트 동안 이 버전을 고정하세요. 대표적인 모든 워크로드가 이미 80GB에 들어간다면 동일한 모델과 정밀도로 H200을 H100 SXM과 비교하세요. 추가 메모리는 더 많은 컨텍스트나 작업 단편화 감소처럼 식별된 목표를 달성할 때 유용합니다.
용량 테스트에서 전체 캠페인까지
메모리, 컨텍스트, 동시성을 파악하는 데 3일을, 여러 캐시 전략을 비교하는 데 7일을, 변화하는 코퍼스에서 반복 평가하는 데 30일을 배정하세요. 주문 전에 데이터, 생성 파라미터, 내보내기를 준비하세요. 양식에서 기간과 카드 수를 선택한 뒤 KYC 없는 암호화폐로 결제할 수 있습니다. 이름, 성, 이메일로 추적이 이루어지며 신분증은 요구되지 않습니다.