在人工智能大模型部署领域，硬件集群的资源配置与性能优化直接影响着服务成本与效率。近期一项技术分析显示，由72张H100 GPU组成的高性能计算集群，在满足生产环境延迟要求的前提下，呈现出显著的输入输出成本差异。
该集群采用8路GPU张量并行架构，可在72颗GPU上同时运行9个模型实例。每个实例配置32个并发请求的批处理量，这种设计比实验室环境中的大批量测试更贴近实际业务场景。单张H100 GPU的显存带宽达3.35TB/s，当处理370亿参数的FP16精度模型时，每个实例每秒可完成约45次前向传播计算。
在输入处理阶段，这种配置展现出惊人的吞吐能力。单次前向传播可同时处理32个序列的1000个词元，相当于每秒处理144万个词元。9个实例协同工作时，每小时可处理468亿个输入词元。尽管混合专家模型(MoE)可能因词元路由导致2-3倍吞吐量下降，但实际测试表明，通过专家并行技术和容量因子优化，性能降幅通常控制在30%-50%区间。
输出生成阶段则呈现出完全不同的成本结构。由于需要顺序生成词元，每个实例每秒仅能产生1440个输出词元，9个实例合计每小时4670万个输出词元。这种输入输出的成本差异达到千倍级别：输入词元成本为每百万0.003美元，而输出词元成本高达每百万3.08美元。这种不对称性源于输出阶段必须逐个生成词元的特性。
硬件瓶颈的转化是另一个关键发现。当处理超过128k长度的上下文时，注意力计算的平方级复杂度会使系统从内存受限转为计算受限模式。这种转变可能导致成本提升2-10倍，解释了为何某些服务将上下文长度限制在20万词元以内。这种限制不仅是性能考量，更是维持低成本内存模式的经济策略，当上下文长度突破临界点时，服务商的经济模型将发生本质变化。
