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smolvm GPU 基准测试复现指南从 RTX 3070 到 H100亲手验证 GPU fork 池的每一组性能数据【免费下载链接】smolvmPortable, lightweight, self-contained virtual machine.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sm/smolvmsmolvm 是一款可移植、轻量级的自包含虚拟机其最亮眼的功能是 GPU fork 池让一台黄金虚拟机只加载一次大模型再瞬间 fork 出 N 个共享权重的训练副本。本文带你用官方基准测试工具 bench/bench.sh在 RTX 3070、A100 到 H100 三档 GPU 上亲手复现 smolvm GPU 基准测试的每一项性能数据验证 fork 池到底比裸机快在哪里、慢在哪里。为什么 GPU fork 池值得亲手验证GPU fork 池解决的是大模型后训练中的一个真实痛点冷启动副本太贵。传统做法是每个学习者进程各自加载一份基座模型、各自初始化 CUDA而 smolvm 的做法是启动一台--forkable的黄金 VMgolden加载一次基座模型用machine fork --share-weights复制出 N 个克隆GPU 显存中的冻结权重只存一份每个克隆只私享自己的 LoRA 参数与激活值CUDA 调用通过主机守护进程远程代理CUDA remoting回真实显卡。为了可核查而不是只能信官方把同一份工作负载用两种方式跑在同一块 GPU 上做 A/B 对比见 bench/README.md组别含义nativeN 个裸机学习者进程各自加载一份基座模型fork1 台黄金 VM 加载一次 N 个--share-weights克隆两组跑完全相同的工作负载文件、相同的 STEPS/BATCH/MAXSEQ/MODEL且用同一套方式计时t0 到最后一个学习者结束的墙钟时间、1 Hz 的nvidia-smi峰值采样、工作负载自己输出的 tok/s保证数字可以互相咬合。三档 GPU 测试床RTX 3070、A100、H100官方数据横跨三张卡环境定义见 demo/REPRODUCIBILITY.mdRTX 3070本地A100云端H100云端GPU8 GBsm8640 GB SXM4sm8080 GB HBM3sm90驱动610.43.03570.x570.148.08主机系统ArchUbuntu 22.04Ubuntu 22.04.5所有实验共用同一套钉死版本的客端环境python 3.12、torch、vLLM/unsloth 等demo/TESTBED.md 中有一份 133 MB 的打包机器镜像smolvm-gpu-testbed.smolmachine把工具链和实验脚本都烤了进去。第一步克隆并构建 smolvm 基准环境git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/sm/smolvm cd smolvm LIBKRUN_BUNDLE~/smolvm/lib/linux-x86_64 \ cargo build --release -p smolvm -p smolvm-cudart-shim -p smolvm-cuda-shim构建前两个新手必踩的坑来自 demo/H100_SETUP.md 的实战记录/dev/kvm权限sudo usermod -aG kvm,docker $USER sudo chmod 666 /dev/kvm否则启动即报kvm permission denied必须在 GPU 主机上构建在新 glibc 的机器上编出来的二进制拿到老系统上会exec失败。第二步准备机器镜像、Python 环境与模型缓存bench/README.md 列出了全部前置条件均可用环境变量覆盖需要默认值覆盖变量smolvm 二进制~/smolvm/smolvmSMOLVMlibkrun 目录~/smolvm/lib/linux-x86_64SMOLVM_LIB_DIR含 torch unsloth trl 的 venv~/ptwork/bin/pythonPY_VENV烤好该 venv 的.smolmachine镜像~/qlora-baked.smolmachinePACKHF 缓存中的模型unsloth/Qwen2.5-7B-bnb-4bitMODEL一个关键细节模型必须烤进镜像baked machine。早期一次135–156 秒的黄金加载实测里有相当一部分是 virtiofs 符号链接失效后现场下载 5.5 GB 模型权重并非纯计算耗时见 demo/BENCHMARKS.md 的 2026-07-21 更正。第三步确认 CUDA shim 与二进制同版本agent rootfs 里的 CUDA 客端 shim 必须与 smolvm 二进制来自同一棵构建树否则黄金 VM 永远加载不出模型报错形如PROTOCOL MISMATCH: client wire hash … ! server …把构建产物与 proto-hash 一起放到 rootfs 指定目录即可命令见 bench/README.md。这是复现失败率最高的一步先跑通再谈数据。第四步运行 A/B 基准核心命令只有两条bench/bench.sh./bench.sh --arm native --n 4 --steps 20 --cpus 4 ./bench.sh --arm fork --n 4 --steps 20 --cpus 4 --share on几个漏掉就会得到误导性数字的开关bench/README.md--cpus K— 把每个 native 学习者钉死到 K 核与 fork 组每台克隆 VM 的 vCPU 数对齐不钉核的话 native 会悄悄独占整台主机--share on|off— 设置共享权重开关并且校验守护进程真的执行了配置跑错会直接打印!! CONTROL FAILED--reps R— 重复多次。黄金加载时间呈双峰分布约 15 s vs 约 156 s单次运行不构成证据--cold— 开跑前丢弃页缓存默认两组都做同样预热。脚本自带护栏如果 GPU 已被占用超过 500 MiBbench.sh会直接拒绝启动——因为残留的 CUDA 上下文会同时污染两组的加载时间和峰值显存。要扫更大范围时bench/matrix.sh扩展度 kernel 尺寸扫描和 bench/highn.sh高 N 对比会顺序驱动bench.sh前提是 GPU 独占。第五步汇总并读取结果每次运行都会落一份results/run-id.json内含完整环境清单smolvm 版本、二进制 md5、proto-hash、驱动、torch 版本、GPU 型号、主机核数。例如 bench/results/fork_n8_s20_c4_20260724-210314_r1.json 里8 个学习者各自的 tok/s、loss 曲线、峰值显存都逐条可查。跑完执行 bench/summarize.py 得到中位数 极差并自动计算 fork vs native 的比值学习者没跑完的格子通常是 OOM会被明确标记为INCOMPLETE不会伪装成正常数据点。对账官方 H100 实测数据长这样以下是 bench/RESULTS.md 中的 H100 80GB 实测行你可以用自己的数字逐行对照armNstepsbatch×seqdoneagg tok/speak GPUfork4202×2564/454614550 MiBfork8202×2568/873663082 MiBfork16102×25616/16452–48735340–35400 MiBnative8202×2568/8146259080 MiBnative12202×2567/12114581057 MiBnative16102×2562/1646781087 MiB本地 RTX 3070 上也有同形状的结论0.5B 模型冷副本约 45 s / 3.6 GBfork 副本0.5–4.8 s / 约 313 MBdemo/BENCHMARKS.md。数据会告诉你三件事密度换数量不是换速度— native 在 80 GB 卡上的上限约 11 个学习者N12 只剩 7/12 存活fork 共享权重却跑满 16/16、峰值仅 35.4 GiB但单学习者吞吐 fork 仍约为 native 的一半吞吐只提升约 6%即噪声级。CPU 先于显存成为瓶颈— 每台克隆 4 vCPU 时聚合吞吐在 N≈8 见顶N16 反而回落。权重复用的真收益在显存— 修复后守护进程报告shared260 private160单克隆 VRAM 从 6928 → 1648 MiB且 N4 的最终 loss 与全私有模式逐位一致。四个新手必踩的坑GPU 脏状态— fork 运行后可能泄漏约 750 MiB 的 CUDA 上下文。bench.sh的 preflight 会在脏 GPU 上中止运行间隙记得清掉残留的_cuda-daemon/_cuda-clone-worker进程。PROTOCOL MISMATCH— shim 与二进制不同树回到第三步重新 stage。N16 偶发nan学习者— 约 3 次中 1 次出现N≤8 从未发生官方也标注了未归因可用 bench/nan_census.py 统计你 results 目录下的 nan 情况。控制组静默跑错配置— 这就是--share内置校验存在的原因曾经有一个拷贝模式对照实际在共享数字归因就错了。结论它赢在密度不是速度复现这套 smolvm GPU 基准测试后你会得到一份诚实的画像在单副本裸吞吐上native/容器依然是天花板天花板就是天花板smolvm fork 池的赢面是同一张卡上塞下约 3 倍的学习者、亚秒级弹性扩容、VM 级隔离代价是每次请求的远程代理税官方测得约为固定 345 ms 的加法常数而非乘法倍数。密度、隔离、弹性——按你自己的工作负载权重这三样值多少就是这次复现要回答的问题。【免费下载链接】smolvmPortable, lightweight, self-contained virtual machine.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sm/smolvm创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 smolvm GPU 基准测试复现指南：从 RTX 3070 到 H100，亲手验证 GPU fork 池的每一组性能数据
smolvm GPU 基准测试复现指南从 RTX 3070 到 H100亲手验证 GPU fork 池的每一组性能数据【免费下载链接】smolvmPortable, lightweight, self-contained virtual machine.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sm/smolvmsmolvm 是一款可移植、轻量级的自包含虚拟机其最亮眼的功能是 GPU fork 池让一台黄金虚拟机只加载一次大模型再瞬间 fork 出 N 个共享权重的训练副本。本文带你用官方基准测试工具 bench/bench.sh在 RTX 3070、A100 到 H100 三档 GPU 上亲手复现 smolvm GPU 基准测试的每一项性能数据验证 fork 池到底比裸机快在哪里、慢在哪里。为什么 GPU fork 池值得亲手验证GPU fork 池解决的是大模型后训练中的一个真实痛点冷启动副本太贵。传统做法是每个学习者进程各自加载一份基座模型、各自初始化 CUDA而 smolvm 的做法是启动一台--forkable的黄金 VMgolden加载一次基座模型用machine fork --share-weights复制出 N 个克隆GPU 显存中的冻结权重只存一份每个克隆只私享自己的 LoRA 参数与激活值CUDA 调用通过主机守护进程远程代理CUDA remoting回真实显卡。为了可核查而不是只能信官方把同一份工作负载用两种方式跑在同一块 GPU 上做 A/B 对比见 bench/README.md组别含义nativeN 个裸机学习者进程各自加载一份基座模型fork1 台黄金 VM 加载一次 N 个--share-weights克隆两组跑完全相同的工作负载文件、相同的 STEPS/BATCH/MAXSEQ/MODEL且用同一套方式计时t0 到最后一个学习者结束的墙钟时间、1 Hz 的nvidia-smi峰值采样、工作负载自己输出的 tok/s保证数字可以互相咬合。三档 GPU 测试床RTX 3070、A100、H100官方数据横跨三张卡环境定义见 demo/REPRODUCIBILITY.mdRTX 3070本地A100云端H100云端GPU8 GBsm8640 GB SXM4sm8080 GB HBM3sm90驱动610.43.03570.x570.148.08主机系统ArchUbuntu 22.04Ubuntu 22.04.5所有实验共用同一套钉死版本的客端环境python 3.12、torch、vLLM/unsloth 等demo/TESTBED.md 中有一份 133 MB 的打包机器镜像smolvm-gpu-testbed.smolmachine把工具链和实验脚本都烤了进去。第一步克隆并构建 smolvm 基准环境git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/sm/smolvm cd smolvm LIBKRUN_BUNDLE~/smolvm/lib/linux-x86_64 \ cargo build --release -p smolvm -p smolvm-cudart-shim -p smolvm-cuda-shim构建前两个新手必踩的坑来自 demo/H100_SETUP.md 的实战记录/dev/kvm权限sudo usermod -aG kvm,docker $USER sudo chmod 666 /dev/kvm否则启动即报kvm permission denied必须在 GPU 主机上构建在新 glibc 的机器上编出来的二进制拿到老系统上会exec失败。第二步准备机器镜像、Python 环境与模型缓存bench/README.md 列出了全部前置条件均可用环境变量覆盖需要默认值覆盖变量smolvm 二进制~/smolvm/smolvmSMOLVMlibkrun 目录~/smolvm/lib/linux-x86_64SMOLVM_LIB_DIR含 torch unsloth trl 的 venv~/ptwork/bin/pythonPY_VENV烤好该 venv 的.smolmachine镜像~/qlora-baked.smolmachinePACKHF 缓存中的模型unsloth/Qwen2.5-7B-bnb-4bitMODEL一个关键细节模型必须烤进镜像baked machine。早期一次135–156 秒的黄金加载实测里有相当一部分是 virtiofs 符号链接失效后现场下载 5.5 GB 模型权重并非纯计算耗时见 demo/BENCHMARKS.md 的 2026-07-21 更正。第三步确认 CUDA shim 与二进制同版本agent rootfs 里的 CUDA 客端 shim 必须与 smolvm 二进制来自同一棵构建树否则黄金 VM 永远加载不出模型报错形如PROTOCOL MISMATCH: client wire hash … ! server …把构建产物与 proto-hash 一起放到 rootfs 指定目录即可命令见 bench/README.md。这是复现失败率最高的一步先跑通再谈数据。第四步运行 A/B 基准核心命令只有两条bench/bench.sh./bench.sh --arm native --n 4 --steps 20 --cpus 4 ./bench.sh --arm fork --n 4 --steps 20 --cpus 4 --share on几个漏掉就会得到误导性数字的开关bench/README.md--cpus K— 把每个 native 学习者钉死到 K 核与 fork 组每台克隆 VM 的 vCPU 数对齐不钉核的话 native 会悄悄独占整台主机--share on|off— 设置共享权重开关并且校验守护进程真的执行了配置跑错会直接打印!! CONTROL FAILED--reps R— 重复多次。黄金加载时间呈双峰分布约 15 s vs 约 156 s单次运行不构成证据--cold— 开跑前丢弃页缓存默认两组都做同样预热。脚本自带护栏如果 GPU 已被占用超过 500 MiBbench.sh会直接拒绝启动——因为残留的 CUDA 上下文会同时污染两组的加载时间和峰值显存。要扫更大范围时bench/matrix.sh扩展度 kernel 尺寸扫描和 bench/highn.sh高 N 对比会顺序驱动bench.sh前提是 GPU 独占。第五步汇总并读取结果每次运行都会落一份results/run-id.json内含完整环境清单smolvm 版本、二进制 md5、proto-hash、驱动、torch 版本、GPU 型号、主机核数。例如 bench/results/fork_n8_s20_c4_20260724-210314_r1.json 里8 个学习者各自的 tok/s、loss 曲线、峰值显存都逐条可查。跑完执行 bench/summarize.py 得到中位数 极差并自动计算 fork vs native 的比值学习者没跑完的格子通常是 OOM会被明确标记为INCOMPLETE不会伪装成正常数据点。对账官方 H100 实测数据长这样以下是 bench/RESULTS.md 中的 H100 80GB 实测行你可以用自己的数字逐行对照armNstepsbatch×seqdoneagg tok/speak GPUfork4202×2564/454614550 MiBfork8202×2568/873663082 MiBfork16102×25616/16452–48735340–35400 MiBnative8202×2568/8146259080 MiBnative12202×2567/12114581057 MiBnative16102×2562/1646781087 MiB本地 RTX 3070 上也有同形状的结论0.5B 模型冷副本约 45 s / 3.6 GBfork 副本0.5–4.8 s / 约 313 MBdemo/BENCHMARKS.md。数据会告诉你三件事密度换数量不是换速度— native 在 80 GB 卡上的上限约 11 个学习者N12 只剩 7/12 存活fork 共享权重却跑满 16/16、峰值仅 35.4 GiB但单学习者吞吐 fork 仍约为 native 的一半吞吐只提升约 6%即噪声级。CPU 先于显存成为瓶颈— 每台克隆 4 vCPU 时聚合吞吐在 N≈8 见顶N16 反而回落。权重复用的真收益在显存— 修复后守护进程报告shared260 private160单克隆 VRAM 从 6928 → 1648 MiB且 N4 的最终 loss 与全私有模式逐位一致。四个新手必踩的坑GPU 脏状态— fork 运行后可能泄漏约 750 MiB 的 CUDA 上下文。bench.sh的 preflight 会在脏 GPU 上中止运行间隙记得清掉残留的_cuda-daemon/_cuda-clone-worker进程。PROTOCOL MISMATCH— shim 与二进制不同树回到第三步重新 stage。N16 偶发nan学习者— 约 3 次中 1 次出现N≤8 从未发生官方也标注了未归因可用 bench/nan_census.py 统计你 results 目录下的 nan 情况。控制组静默跑错配置— 这就是--share内置校验存在的原因曾经有一个拷贝模式对照实际在共享数字归因就错了。结论它赢在密度不是速度复现这套 smolvm GPU 基准测试后你会得到一份诚实的画像在单副本裸吞吐上native/容器依然是天花板天花板就是天花板smolvm fork 池的赢面是同一张卡上塞下约 3 倍的学习者、亚秒级弹性扩容、VM 级隔离代价是每次请求的远程代理税官方测得约为固定 345 ms 的加法常数而非乘法倍数。密度、隔离、弹性——按你自己的工作负载权重这三样值多少就是这次复现要回答的问题。【免费下载链接】smolvmPortable, lightweight, self-contained virtual machine.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sm/smolvm创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考