报告撰写人：杜福豪，博士研究生，就读于圣彼得堡邦奇－布鲁耶维奇通信大学（Saint Petersburg Bonch-Bruevich State University of Telecommunications），LinkedIn。合作研究：丁长维博士，越南邮电技术学院（PTIT）。
在进行 AI / ML（人工智能 / 机器学习） 项目开发时，拥有稳定而强劲的 Cloud GPU 云计算平台 至关重要。本文基于严格的性能测试流程，对 TOTHOST 的 TOT GPU Cloud VM（型号：TOT GPU C） 进行了系统评测与分析，并总结了关键技术结论。
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
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。
表 1：GPU FP32 矩阵乘法基准测试结果 |
指标 | 测试结果 |
矩阵规模 平均每次乘法耗时 | 20000 x 20000 0.6409 秒 |
- 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。
表 2：Stable Diffusion v1.5 Benchmark 测试数据 |
指标 | 测试结果 |
模型（Model） 精度（Precision） 平均生成时间（每张图片） | runwayml/stable-diffusion-v1-5 FP16 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
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。
表 3：网络速度基准测试结果 |
项目 | 速度 |
Download Upload | 291.27 Mbit/s 297.72 Mbit/s |
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。
表 4：存储 I/O 基准测试结果 |
项目 | 速度 |
写入速度（Write） 读取速度（Read） | 121 MB/s 107 MB/s |
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：
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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