评测的算力需求常被低估：跑一次全量基准，比训练一轮还久。
结论：评测是「大量短任务 + 高并发」：优先多卡小型化（多张 24–48GB）而不是单张大卡，并按任务并行调度。
评测必须有确定性（固定种子、固定仿真版本），否则结果不可比。
链路是「基准集与场景库 → 批量仿真评测 → 指标统计 → 报告 → 回归比对」。GPU 在批量仿真与推理，重点是吞吐与并发。
第二段是可复现：环境版本、随机种子、模型权重都要锁定，否则评测结果没意义。
| 环节 | 吃显存还是吃算力 | 精度口径 | 关键硬件特性 | 说明 |
|---|---|---|---|---|
| 批量仿真评测 | 并发 + 显存 | FP32/FP16 | 多卡并发、显存 | 吞吐优先 |
| 策略推理 | 算力 | FP16/INT8 | Tensor Core | 小模型，重并发 |
| 指标统计与报告 | CPU | — | CPU、内存 | 轻量 |
| 结果存储与比对 | IO | — | 存储、数据库 | 历史结果要长期留存 |
| 型号 | 显存 | FP32 算力 | 功耗 | 在本场景里承担什么 |
|---|---|---|---|---|
| L4 | 24 GB GDDR6 | 30.29 TFLOPS | 72 W | 24GB 低功耗，评测并发主力。 |
| RTX A5000 | 24 GB GDDR6 | 27.77 TFLOPS | 230 W | 24GB，评测与开发共用。 |
| RTX 6000 Ada Generation | 48 GB GDDR6 | 91.06 TFLOPS | 300 W | 48GB，重场景评测。 |
| L40S | 48 GB GDDR6 | 91.61 TFLOPS | 300 W | 48GB 机架形态，独立评测节点。 |
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取决于基准集规模。评测是大量短任务，多卡并发比单张大卡更有效率。
锁定仿真与依赖版本、固定随机种子、保存模型与配置快照，并记录硬件信息。
可以但会互相拖慢。规模稍大就建议独立评测节点，避免训练被评测挤占。
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