Odróżnij załadowany model od wykonywanego żądania
Model, który ładuje się poprawnie, nie potwierdza jeszcze Twojego przypadku użycia. Cache KV używany podczas generowania może rosnąć wraz z zachowywanymi sekwencjami; jednoczesne żądania również zwiększają ślad, który należy obserwować. Przygotuj trzy grupy tekstów: krótkie, pośrednie i zbliżone do Twojej maksymalnej długości. Dla każdej ustal liczbę tokenów wyjściowych, aby porównywać równoważne zadania.
Zmierz pamięć w najtrudniejszym punkcie
Zarejestruj osobno ładowanie, przetwarzanie promptu i generowanie. Próbka przeciętnych rozmów może ukryć przypadek, który wysyca kartę. Szukaj szczytu na długich wejściach przy rzeczywiście docelowej współbieżności, a następnie zachowaj margines na bufory swojego silnika inferencji. Jeśli testujesz skwantowany lub oddelegowany cache, zanotuj również jego wpływ na czas odpowiedzi i na swoją metrykę jakości.
141 GB służy też do zbadania większego batcha w trenowaniu. W takim przypadku gradienty, aktywacje i stany optymalizatora muszą znaleźć się w budżecie, a nie tylko wagi.
Zachowaj czytelne porównanie z H100
H200 należy do rodziny Hopper. Sprawdź wersje CUDA i kernele uwagi obsługiwane przez Twoje środowisko, a następnie zablokuj te wersje na czas testu. Jeśli wszystkie Twoje reprezentatywne obciążenia mieszczą się już w 80 GB, porównaj H200 z H100 SXM przy tym samym modelu i tej samej precyzji. Dodatkowa pamięć jest użyteczna, gdy pozwala osiągnąć zidentyfikowany cel, taki jak większy kontekst lub mniejsza fragmentacja pracy.
Od testu pojemności do pełnej kampanii
Zarezerwuj trzy dni na zmapowanie pamięci, kontekstu i współbieżności; siedem dni na porównanie kilku strategii cache; trzydzieści dni na powtarzane ewaluacje na rozwijającym się korpusie. Przygotuj dane, parametry generowania i eksporty przed złożeniem zamówienia. Formularz pozwala wybrać czas trwania i liczbę kart, a następnie płatność krypto bez KYC. Imię, nazwisko i email zapewniają śledzenie; żaden dokument tożsamości nie jest wymagany.