Distinguir o modelo carregado da requisição executada
Um modelo que carrega corretamente ainda não valida o seu caso de uso. O cache KV usado durante a geração pode crescer com as sequências mantidas; as requisições simultâneas também aumentam a pegada a observar. Prepare três grupos de textos, curtos, intermediários e próximos do seu comprimento máximo. Para cada um, fixe o número de tokens de saída a fim de comparar tarefas equivalentes.
Medir a memória no ponto difícil
Registre separadamente o carregamento, o processamento do prompt e a geração. Uma amostra de conversas médias pode mascarar o caso que satura a placa. Procure o pico nas entradas longas com a concorrência realmente pretendida, depois conserve uma margem para os buffers do seu motor de inferência. Se testar um cache quantizado ou deslocado, anote também o seu efeito no tempo de resposta e na sua métrica de qualidade.
Os 141 GB também servem para examinar um batch maior no treinamento. Nesse caso, gradientes, ativações e estados do otimizador devem constar no orçamento, e não apenas os pesos.
Manter uma comparação legível com o H100
O H200 pertence à família Hopper. Verifique as versões CUDA e os kernels de atenção suportados pelo seu ambiente, depois fixe essas versões durante o teste. Se todas as suas cargas representativas já couberem em 80 GB, confronte o H200 com o H100 SXM com o mesmo modelo e a mesma precisão. Memória adicional é útil quando permite um objetivo identificado, como mais contexto ou menos fragmentação do trabalho.
Do teste de capacidade à campanha completa
Reserve três dias para mapear memória, contexto e concorrência; sete dias para comparar várias estratégias de cache; trinta dias para avaliações repetidas em um corpus em evolução. Prepare os dados, os parâmetros de geração e as exportações antes de fazer o pedido. O formulário permite escolher a duração e o número de placas, depois o pagamento crypto sem KYC. Nome, sobrenome e email garantem o acompanhamento; nenhum documento de identidade é solicitado.