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Nvidia Hopper GPU 大模型推理时 GPU 利用率分析研究
这篇论文分析了在 Nvidia Hopper 架构上运行大语言模型推理时，GPU 利用率指标可能存在的不准确之处。作者使用 vLLM 和 FlashAttention-3 在 H100 上测试了不同批量和序列长度的场景，并提出了八个基于原始 Nsight Compute 报告的利用率视图，以更精确地反映 GPU 的实际工作情况。
当前结论
这个研究很实用，帮你理解为什么你的大模型推理时 GPU 利用率看起来很高，但实际计算效率可能很低。作者用具体的技术（vLLM、FlashAttention-3）和硬件（H100）做了实验，结论很扎实。
2 个信源44° AI 热度最后更新 2026/9/11 14:49:05
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