Cronometrar o que sua aplicação realmente faz
Um teste em tensores já presentes na GPU descreve apenas o cálculo. Um serviço ou um treinamento também precisa decodificar, preparar e transferir suas entradas. Construa, portanto, duas medições: o loop de cálculo isolado e um loop que parte dos seus dados habituais. A diferença indica onde procurar uma melhoria. Espere o término efetivo do trabalho da GPU antes de registrar um tempo; os lançamentos CUDA costumam ser assíncronos.
Usar o batch como variável controlada
Para uma inferência offline, compare vários tamanhos de lote mantendo o comprimento e o tipo das entradas. Para uma aplicação interativa, meça também a latência de uma requisição e a das requisições mais lentas. O batch que maximiza o volume processado pode tornar a espera menos aceitável. Em 80 GB, reserve espaço para o cache ou as ativações em vez de parar o dimensionamento no carregamento do modelo.
Registre a precisão dos pesos e do cálculo separadamente. Um modelo armazenado em um formato reduzido ainda pode usar buffers ou operações de maior precisão durante sua execução.
Comparar sem assimilar as variantes do H100
A ficha refere-se ao H100 PCIe 80 GB. Os resultados de um H100 SXM ou de um conjunto de várias placas não descrevem automaticamente essa configuração. Verifique CUDA, PyTorch e as bibliotecas especializadas para sua arquitetura e depois escolha uma receita comum às GPUs comparadas. Se 80 GB não bastarem, estude o H200; se a necessidade couber em 48 GB, acrescente o L40S à sua comparação econômica.
Preparar um pedido orientado ao pipeline
Três dias podem servir para identificar a parcela de cálculo e das transferências. Sete dias permitem testar as correções e repetir as medições. Trinta dias acompanham uma campanha de inferência ou um treinamento planejado. Selecione duração e quantidade, informe seu ambiente e depois seus dados de acompanhamento. As instruções crypto do pedido especificam a rede e o valor; o botão "Já paguei" sinaliza sua transferência.