TOT GPU 云服务器评测：NVIDIA RTX 5880 Ada 实际性能表现（PTIT 研究生评测）

1. 使用的硬件配置

本次测试系统具备令人印象深刻的规格，针对 模型训练（Model Training） 与 推理（Inference） 任务进行了优化：

• GPU： 1× NVIDIA RTX 5880 Ada Generation（48GB GDDR6 显存）—— 主要性能亮点。
• CPU： 8 核 vCPUs（Intel Xeon Gold 6330N @ 2.20GHz）。
• 内存（RAM）： 16GB。
• 存储： 200GB。

2. 基准性能测试（Benchmark Results）

评测结果表明，TOT GPU Cloud 在运算与 AI 处理方面拥有极高的性能表现。

AI 与图形处理能力

• 基础运算测试（矩阵乘法）：

当执行尺寸为 20000×20000 的 FP32 矩阵相乘 时，系统平均耗时 约 0.64 秒，显示出其出色的 GPU 计算吞吐能力。

• 真实场景任务（Stable Diffusion v1.5）：

生成一张 512×512 高质量图像 仅耗时 1.85 秒。

仅用不到 2 秒就完成一张高品质图像的生成，这一结果令人印象深刻，证明了该 GPU 在真实 生成式人工智能（Generative AI） 场景中的卓越表现。测试监测数据显示，GPU 处于 P2 性能状态，最大功率消耗约 243 瓦。

网络与存储性能

• 网络连接：

测试结果显示，网络为高质量对称线路，下载速度约 291 Mbps，上传速度约 297 Mbps，总体带宽接近 300 Mbps。 这一性能为下载大型数据集与上传训练完成的模型提供了显著优势。

网络速度通过 speedtest-cli 工具测得，连接目标为位于 河内 的测试服务器。

磁盘性能测试：

顺序读写速率保持稳定，其中 写入速度 121 MB/s、读取速度 107 MB/s，足以支持模型保存与数据集处理任务。

Tốc độ ổ cứng mở rộng được kiểm tra bằng lệnh dd sử dụng file test 10GB.

3. 环境设置指南

除了性能表现，PTIT 研究小组 还对环境搭建过程进行了详细验证，并给出以下针对新手开发者与系统管理员的建议：

• 磁盘扩容（LVM 管理）：

尽管系统默认提供 200GB 存储空间，但操作系统初次安装后仅挂载部分容量。用户可通过 LVM 命令（如 pvcreate、lvextend 等）扩展分区，或直接联系技术支持协助完成操作。这显示出 VM 拥有高度的可定制性与 完整 root 控制权限。

• AI 运行环境（PyTorch / Conda）：推荐采用 “混合安装方案” —— 使用 Conda 创建与管理环境，同时通过 Pip 安装 PyTorch，以避免 Intel MKL 相关依赖冲突，从而获得更稳定的运行体验。

4. 结论

综合报告结果显示，TOT GPU Cloud VM 是一款为 AI 研究与开发 提供卓越算力与灵活管理能力的云平台，具备出色的硬件性能与专业级可扩展性。

主要结论

• 性能表现： 系统核心硬件提供极高的计算效率，NVIDIA RTX 5880 GPU 在 Stable Diffusion 测试中实现了 不到 2 秒的图像生成时间，网络带宽稳定在 300 Mbps 对称速率，展现出强大的数据吞吐能力。
• 系统权限： 平台赋予用户完整的 root 访问权限，可执行如 LVM 磁盘扩容 等系统级操作，体现了对高级用户的友好支持。
• 开发体验： 环境搭建过程对新手存在一定门槛，例如手动扩展存储与处理 PyTorch 环境依赖问题。但完成配置后，系统运行极为稳定，性能表现优异。

核心优势

• 高端 GPU 硬件： 48GB 显存的 NVIDIA RTX 5880 Ada Generation 为大型 AI 模型研究提供强劲算力。
• 强劲性能与网络表现： 各项基准测试确认 GPU 与网络性能均达到预期，在 生成式 AI 任务 中表现尤为出众。
• 完全可控的环境： 提供完整 VM 与 root 权限，使研究者能灵活定制运行环境以满足实验需求。

改进建议

该平台尤其适合 AI 工程师、科研院所与开发团队 使用。建议未来推出 预配置的 AI 运行环境镜像，以缩短部署时间并降低使用门槛，从而进一步提升研究与生产效率。

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