Phân biệt mô hình được nạp với truy vấn được thực thi
Một mô hình nạp đúng vẫn chưa kiểm chứng được trường hợp sử dụng của bạn. Cache KV dùng khi sinh có thể tăng theo các chuỗi được giữ lại; các truy vấn đồng thời cũng làm tăng dung lượng cần quan sát. Hãy chuẩn bị ba nhóm văn bản: ngắn, trung bình và gần với độ dài tối đa của bạn. Với mỗi nhóm, cố định số token đầu ra để so sánh các tác vụ tương đương.
Đo bộ nhớ tại điểm khó
Hãy ghi nhận riêng phần nạp, xử lý prompt và sinh. Một mẫu hội thoại trung bình có thể che khuất trường hợp làm bão hòa card. Hãy tìm đỉnh trên các đầu vào dài với mức đồng thời thực sự nhắm tới, rồi giữ một khoảng dự trữ cho các buffer của engine suy luận. Nếu bạn thử cache lượng tử hóa hoặc chuyển ra ngoài, cũng ghi nhận tác động của nó lên thời gian phản hồi và chỉ số chất lượng của bạn.
141 GB cũng dùng để xem xét batch lớn hơn khi huấn luyện. Trong trường hợp này, gradient, activation và trạng thái optimizer phải nằm trong ngân sách, chứ không chỉ trọng số.
Giữ một so sánh dễ đọc với H100
H200 thuộc dòng Hopper. Hãy kiểm tra các phiên bản CUDA và kernel attention được môi trường của bạn hỗ trợ, rồi khóa các phiên bản đó trong suốt quá trình thử. Nếu tất cả khối lượng đại diện của bạn đã vừa với 80 GB, hãy đối chiếu H200 với H100 SXM cùng mô hình và cùng độ chính xác. Bộ nhớ bổ sung hữu ích khi nó cho phép một mục tiêu đã xác định, như nhiều ngữ cảnh hơn hoặc ít phân mảnh công việc hơn.
Từ kiểm thử dung lượng đến chiến dịch đầy đủ
Dành ba ngày để lập bản đồ bộ nhớ, ngữ cảnh và đồng thời; bảy ngày để so sánh nhiều chiến lược cache; ba mươi ngày cho các đánh giá lặp lại trên một corpus thay đổi. Hãy chuẩn bị dữ liệu, tham số sinh và các export trước khi đặt hàng. Biểu mẫu cho phép bạn chọn thời lượng và số card, rồi thanh toán crypto không KYC. Họ, tên và email đảm bảo việc theo dõi; không cần tài liệu nhận dạng nào.