区分已加载模型与实际执行的请求
模型能正确加载，并不等于你的用例已经得到验证。生成过程中使用的 KV 缓存会随保留的序列增长；并发请求也会增加需要观察的占用。准备三组文本：短文本、中等长度文本以及接近你最大长度的文本。对每一组都固定输出 token 数，以便比较等价的任务。
在压力最大的点测量显存
分别记录加载、提示词处理和生成。中等长度对话的样本可能掩盖真正让显卡饱和的情况。在实际目标的并发下，寻找长输入的峰值，然后为推理引擎的缓冲区保留余量。如果你测试量化缓存或卸载缓存，也要记录它对响应时间和质量指标的影响。
141 GB 也可用于考察训练中更大的 batch。在这种情况下，梯度、激活和优化器状态都必须计入预算，而不仅仅是权重。
与 H100 保持清晰可读的对比
H200 属于 Hopper 家族。检查你的环境所支持的 CUDA 版本和注意力内核，然后在测试期间锁定这些版本。如果你所有代表性负载都已经能放进 80 GB，就用相同模型和相同精度将 H200 与 H100 SXM 进行对比。额外显存只有在能实现一个明确目标时才有用，例如更长的上下文或更少的工作碎片化。
从容量测试到完整训练活动
预留三天用于梳理显存、上下文和并发；七天用于比较多种缓存策略；三十天用于在不断演进的语料上进行反复评估。下单前准备好数据、生成参数和导出内容。表单让你选择时长和显卡数量，然后进行无需 KYC 的加密货币支付。名字、姓氏和邮箱用于跟进；不要求任何身份证明文件。