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핵심 스펙 성능 테스트와 실사용 장단점— 벤치마크 방법·점수 해석·구매 비교·최적화

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핵심 스펙 성능 테스트와 실사용 장단점 완전 가이드: 벤치마크 방법·점수 해석·구매 비교·최적화까지 "이 포스팅은 쿠팡 파트너스 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액의 수수료를 제공받습니다." 핵심 스펙 성능 테스트와 실사용 장단점 — 벤치마크 방법·점수 해석·구매 비교·최적화 스펙표만으로는 실제 체감을 가늠하기 어렵습니다. 저는 같은 장비라도 환경을 고정하고, 측정값과 행동 데이터를 함께 기록합니다. 아래 뼈대는 그대로 따라 해도 재현 가능한 순서와 체크리스트로 구성되어 있습니다. 재현성 중심 절차 초보→고급 단계별 실사용 시나리오 연결 Speedometer 3 3DMark 안내 Adobe 공식 Table of Contents 1. 범위와 목표 2. 핵심 스펙 맵과 영향도 3. 벤치마크 프로토콜(초급·표준·고급) 4. 점수 해석과 체감 연결법 5. 실사용 장단점: 시나리오 6종 6. 동급 비교 체크리스트 7. 전력·발열·배터리 최적화 8. 국내·해외·역사적 사례 연구 9. 기록 양식/템플릿 10. FAQ 11. FAQ 스키마(JSON-LD) 12. 참고 링크와 마무리 범위와 목표 — 실 구매 판단에 도움 되는 데이터 구조 이 글은 CPU·GPU·RAM·SSD·디스플레이·배터리·네트워크·포트를 아우르는 핵심 스펙 의 의미를 정리하고, 재현 가능한 성능 테스트 로 검증하는 방식에 초점을 둡니다. 점수 나열이 아니라, 측정값이 실제로 어디에서 체감되는지 를 짝지어 설명합니다. 구매 전 선별과 구매 후 최적화까지 이어지는 한 흐름 으로 읽히도록 설계했습니다. ...

Google TPU v5e·v5p vs NVIDIA H100 벤치마크:LLM 추론&Diffusion실사용 성능·비용·지연 총정리

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  "이 포스팅은 쿠팡 파트너스 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액의 수수료를 제공받습니다." Google TPU v5e·v5p vs H100 벤치마크: LLM 추론·Diffusion 성능/비용/지연 종합 가이드 Google TPU v5e·v5p vs NVIDIA H100 벤치마크 : LLM 추론 & Diffusion 실사용 성능·비용· 지연 총정리 내가 직접 설계한 동일 조건 테스트로, **p99 지연**, **토큰/초**, **스루풋/달러**를 한눈에 비교했습니다. 서비스 운영 관점에서 **TTFT(첫 토큰 지연)**, 오토스케일, 캐시 전략까지 현실 지표로 풀어냅니다. 요약 : 조직이 의사결정에 바로 쓸 수 있도록 비용·속도·품질 3축을 축약 지표로 정리합니다. 데이터·스크립트는 하단에서 내려받을 수 있습니다. Table of Contents 벤치마크 방법론 & 변수 통제 LLM 추론: 비용 대비 성능 Diffusion 이미지 생성: 속도·품질 최적화 p99 지연 낮추는 아키텍처 패턴 미세튜닝 경제학: LoRA/QLoRA on v5e 사례 연구 & 최신 통계 FAQ 자료 내려받기 & 참고 링크 비용 비교가 급하다면? 아래 캐러셀에서 워크로드에 맞는 구성을 빠르게 살펴보세요. 벤치마크 방법론 과 변수 통제 (재현성 보장) 동일 프롬프트·동일 데이터 경로에서 **Llama 3.x 8B/70B, Qwen 14B**를 대상으로 FP8·INT8·AWQ를 비교합니다. 배치·동시성·KV 캐시 on/off·샤딩 수를 교차 실험하여 편차를 최소화했습니다. 환경은 v5e·v5p·H100 동급 가격대 노드로 맞췄고, 오토스케일 설정은 냉·온 스타트 모두 포함했습니다. 관측 지표는 **TTFT, TPS, p50/p95/p99, 장애율, 전력/요청**입니다. 테스트 매트릭스 ...