A mini estação de trabalho de IA Acer Veriton GN100 é um dos vários sistemas baseados em Spark que estamos avaliando, todos construídos em torno do Superchip GB10 Grace Blackwell da NVIDIA. Assim como os outros, o GN100 foi projetado para trazer computação de IA de nível de data center para um formato de desktop compacto, permitindo que desenvolvedores e pesquisadores executem e refinem modelos localmente, em vez de dependerem inteiramente da infraestrutura em nuvem.
Nessa configuração, o GN100 combina o processador GB10 de 20 núcleos baseado em Arm com gráficos Blackwell integrados, oferecendo até 1 petaFLOP de desempenho de IA FP4. Ele é equipado com 128 GB de memória unificada LPDDR5x e um SSD PCIe Gen5 NVMe de 4 TB, fornecendo a largura de banda de memória e a taxa de transferência de armazenamento necessárias para grandes modelos de linguagem, fluxos de trabalho de IA generativa e experimentação com grande volume de dados.
Assim como os outros sistemas Spark deste grupo, o GN100 suporta execução local de IA, permitindo também a expansão entre sistemas através da placa de rede inteligente NVIDIA ConnectX-7 integrada. Duas unidades podem ser interligadas para suportar cargas de trabalho maiores, que não cabem em um único dispositivo.
O sistema é fornecido com o sistema operacional NVIDIA DGX e o pacote completo de software de IA pré-instalados, estando pronto para implantação imediata em ambientes de desenvolvimento e pesquisa.
Especificações do Acer Veriton GN100 AI
| Especificação | Acer Veriton GN100 AI (GB10) |
|---|---|
| Dimensões e Peso | |
| Altura | 2 em |
| Largura | 5.9 em |
| Profundidade | 5.9 em |
| Peso | 2.65 lb |
| Subcontratante | |
| Tipo de Processador | NVIDIA GB10 (Grace Blackwell Superchip) (20 núcleos) |
| Gráficos integrados | GPU NVIDIA Blackwell (integrada) |
| Memória | |
| Tipo de memória | LPDDR5x (Memória de Sistema Unificada) |
| Configuração de memória | 128 GB LPDDR5x, memória de sistema unificada |
| Largura de banda de memória | 273 GB/s (8533 MT/s) |
| Sistema Operacional | |
| Sistema compatível | Sistema operacional NVIDIA DGX |
| Portas e slots externos | |
| Portas de rede | Uma porta RJ45 (10GbE) Placa de rede NVIDIA ConnectX-7 (200G × 2 QSFP) |
| Portas USB | Três portas USB 3.2 Gen 2×2 Type-C (20Gbps) Uma porta USB 3.2 Gen 2×2 Type-C com PD em |
| Porta(s) de vídeo | Uma porta HDMI 2.1a |
| Porta do adaptador de energia | USB Tipo-C (entrada PD) |
| slot de segurança | Uma fechadura Kensington |
| Sem Fios | |
| Wi-fi | WiFi 7 (AW-EM637, 2×2) |
| Bluetooth | 5.4 Bluetooth |
| Armazenamento | |
| Opções de armazenamento | SSD NVMe de até 4 TB (PCIe Gen5) |
| Adaptador de energia | |
| Formato | Adaptador externo de 240 W (USB Tipo C) |
Acer Veriton GN100 AI: Construção e Design
A parte frontal do Veriton GN100 é dominada por uma parede de barras verticais que se estendem por toda a largura do chassi. Uma linha horizontal de destaque atravessa a grade, conferindo-lhe um visual único em comparação com os outros sistemas baseados no Spark que analisamos.
Todas as principais portas de entrada/saída estão localizadas na parte traseira do sistema. A Acer incluiu quatro portas USB 3.2 Type-C, uma das quais suporta carregamento, além de uma porta HDMI 2.1b para saída de vídeo. A conectividade de rede inclui uma porta Ethernet RJ-45 e uma placa de rede inteligente NVIDIA ConnectX-7, permitindo alta velocidade de conexão e interligação de sistemas. O suporte sem fio inclui Wi-Fi 7 e Bluetooth 5.1 ou posterior. Um slot para trava Kensington está disponível para segurança física.
Aqui, você pode ver a blindagem metálica e a placa estrutural que se estende por todo o chassi, funcionando como uma estrutura de reforço e um dissipador de calor. No canto inferior esquerdo, há um slot SSD M.2 2242 NVMe de fácil acesso, fixado com um único parafuso e parcialmente escondido sob a placa metálica.
Para acessar a parte inferior do gabinete Acer, remova os parafusos da borda para levantar o painel inferior com facilidade. Uma vez dentro, o layout é simples e bem organizado, proporcionando visibilidade direta do sistema de refrigeração, da área de armazenamento e dos componentes da placa-mãe. A placa inferior em si parece robusta e contribui para a rigidez geral do chassi.
Em comparação com os outros sistemas Spark que avaliamos, a Acer adota uma abordagem ligeiramente diferente. Em vez da placa inferior de metal pintado mais refinada que vimos na Founders Edition e em diversas implementações de OEMs, a Acer utiliza uma placa inferior de metal fundido bruto, sem acabamento. O acabamento é menos polido, com a textura da fundição visível, mas permanece espesso e estruturalmente sólido. Funcionalmente, ainda cumpre o mesmo propósito como estrutura de reforço e dissipador de calor secundário, embora a escolha de fabricação reflita claramente uma filosofia de design e custo diferente.
Teste térmico do Acer Veriton GN100 AI
Para testar o desempenho térmico do Acer Veriton GN100 AI, comparamos seu desempenho com o da Founders Edition e com o de fabricantes como Dell, ASUS e GIBABYTE. Aprofundamos essa análise em nosso artigo. Papel para teste térmico por faísca.
Em toda a pilha de tecnologia, monitoramos os componentes durante um determinado período, com três estágios de carga de trabalho, aumentando a utilização ao longo de aproximadamente uma hora. Isso nos permitiu observar o dispositivo em uso prolongado e em vários estágios de carga de trabalho. Monitoramos as temperaturas da CPU, GPU, rede, NVMe e o consumo total de energia.
CPU Temperature
Durante os testes térmicos da CPU, o sistema Acer atingiu uma temperatura máxima de 74.7 °C durante a execução intensa do Prefill. Isso representa uma das temperaturas máximas de CPU mais baixas observadas no grupo de comparação, indicando uma implementação térmica notavelmente conservadora ou eficiente.
À medida que a carga de trabalho transitava para as fases de ISL/OSL igual e decodificação pesada sustentada, as temperaturas da CPU permaneceram bem controladas, sem aumentos bruscos. Em vez de atingir a faixa dos 80 °C observada em alguns sistemas concorrentes, a Acer manteve uma faixa operacional sustentada mais baixa, refletindo uma ampla margem de resfriamento sob carga computacional prolongada.
Em condições de uso leve, a CPU registrou uma temperatura mínima de 37.8 °C. Essa temperatura inicial está em consonância com o restante da linha de produtos e reforça a eficácia da solução de resfriamento da Acer tanto em repouso quanto sob carga.
De forma geral, a Acer apresentou um dos perfis térmicos de CPU mais baixos do grupo, tanto em fases de pico quanto em fases sustentadas.
Temperatura GPU
As temperaturas da GPU seguiram um padrão semelhante de moderação. Durante a aceleração Prefill Heavy, a GPU atingiu uma temperatura máxima de 69°C, que é significativamente menor do que a de várias implementações concorrentes durante atividades de pico.
À medida que as cargas de trabalho progrediam para as fases de ISL/OSL igual e decodificação pesada, a GPU estabilizou-se em uma faixa controlada, sem picos térmicos notáveis. O sistema demonstrou comportamento consistente sob decodificação contínua, mantendo uma ampla margem abaixo dos limites operacionais superiores.
A temperatura mínima da GPU registrada foi de 35°C durante as fases mais leves, representando uma das temperaturas de referência ociosas mais baixas da série.
Em resumo, a Acer apresentou uma das implementações de GPU mais interessantes em cargas de trabalho tanto em picos de uso quanto em cargas sustentadas.
Temperatura NVMe
As temperaturas de armazenamento permaneceram bem dentro das especificações durante todos os testes. A unidade NVMe atingiu um pico de 56.8 °C durante as fases de carga de trabalho mais intensa, mantendo-se confortavelmente abaixo dos limites comuns de limitação de desempenho e em consonância com os resultados de armazenamento mais moderados do grupo.
Em estado ocioso ou com baixa utilização, a temperatura do NVMe caiu para 36.8°C, indicando que o subsistema de armazenamento não está sujeito a restrições térmicas sob baixa carga.
De forma geral, a Acer manteve um desempenho térmico competitivo para o NVMe, combinando baixas temperaturas sustentadas com um comportamento basal estável.
Temperatura NIC
A temperatura da placa de rede atingiu um pico de 61 °C durante os estágios de carga de trabalho mais intensa. Isso representa uma das temperaturas máximas mais baixas da placa de rede observadas no grupo de comparação, sugerindo um fluxo de ar eficiente ou um posicionamento adequado dos componentes dentro do chassi.
A temperatura mínima do NIC registada foi de 39°C durante as fases mais claras, refletindo mais uma vez um forte comportamento térmico basal.
Ao longo dos testes, o controlador de rede acompanhou proporcionalmente a demanda de carga de trabalho sem escalonamento excessivo.
Consumo de energia da GPU
O consumo de energia da GPU atingiu um pico de 69.18 W durante as transições de Prefill Heavy. Isso coloca a Acer ligeiramente abaixo dos limites máximos de consumo de energia observados na linha GB10.
A menor alocação de potência de pico está diretamente relacionada ao perfil térmico mais frio da GPU da Acer. Em vez de forçar agressivamente o limite superior do consumo de energia, a Acer parece equilibrar desempenho e eficiência térmica, resultando em temperaturas de componentes consistentemente mais baixas durante as fases de pico de uso.
Durante cargas de trabalho de decodificação contínuas, o consumo de energia estabilizou-se em linha com a demanda da carga de trabalho e permaneceu previsível.
Resumo térmico
Nos testes de monitoramento de CPU, GPU, NVMe e NIC, o Acer GB10 demonstrou o perfil térmico geral mais frio do grupo de comparação. A CPU atingiu um pico de 74.7 °C e a GPU de 69 °C durante transições com uso intenso de recursos, enquanto o NVMe permaneceu abaixo de 57 °C e a NIC atingiu um pico de 61 °C. O consumo de energia da GPU atingiu um máximo de 69.18 W, ligeiramente abaixo dos valores mais altos observados no conjunto de dispositivos.
De forma geral, a implementação da Acer prioriza a eficiência térmica e a estabilidade contínua, mantendo uma margem considerável durante transições de carga de trabalho intensas, ao mesmo tempo que oferece desempenho consistente sob carga prolongada.
Teste de desempenho do Acer Veriton GN100
Para avaliar o Acer Veriton GN100, testamos unidades Spark usando o benchmark vLLM Online Serving, o mecanismo de inferência e serviço de alto desempenho mais amplamente adotado para grandes modelos de linguagem. O benchmark vLLM Online Serving simula cargas de trabalho de produção reais, enviando solicitações simultâneas para um servidor vLLM em execução e medindo métricas importantes, incluindo a taxa de transferência total de tokens (tokens por segundo), o tempo até o primeiro token e o tempo por token de saída, em diferentes condições de carga.
Nossos testes abrangeram uma variedade de modelos, desde arquiteturas densas até tipos de dados de microescala. Os testes avaliaram o desempenho em três cenários de carga de trabalho: ISL/OSL igual, Preenchimento pesado e Decodificação pesada. Esses cenários representam padrões de serviço distintos do mundo real, desde cargas de entrada e saída balanceadas até processamento de prompts com uso intensivo de computação e geração de tokens limitada pela largura de banda da memória.
Além do Acer Veriton GN100, utilizamos o NVIDIA Founders Edition Spark como ponto de referência, juntamente com sistemas OEM da ASUS, Dell e GIGABYTE. Isso nos permitiu contextualizar os resultados da Acer dentro do cenário competitivo mais amplo e entender onde ela se destaca, acompanha o ritmo da concorrência ou fica para trás em diferentes modelos e tipos de carga de trabalho.
GPT-OSS-120B
Em condições de ISL/OSL iguais, o Acer escala de 69.65 a 713.18 tok/s ao longo da varredura de lotes. A taxa de transferência apresenta alguma variabilidade em tamanhos de lote menores antes de se estabilizar e crescer consistentemente a partir do lote 8 até o lote 64.
O Prefill Heavy inicia com 303.61 tok/s e sobe para 2,777.56 tok/s no lote de tamanho 64. A escalabilidade é forte e progressiva ao longo de todo o processo, com um crescimento particularmente agressivo até o lote 8 e ganhos contínuos em lotes maiores.
A decodificação de dados pesados varia de 38.38 a 292.41 tok/s, com um aumento gradual e consistente ao longo da varredura de lotes. Lotes menores apresentam alguma variabilidade antes que a taxa de transferência se estabilize e cresça de forma constante a partir do lote 16.
GPT-OSS-20B
Em Equal ISL/OSL, o Acer escala de 91.91 para 1,565.62 tok/s com ganhos fortes e consistentes ao longo de toda a varredura de lotes. A taxa de transferência praticamente dobra do lote 1 ao lote 4, e continua a aumentar nos lotes 32 e 64.
O consumo inicial de energia no pré-enchimento pesado é de 1,637.72 tok/s, subindo para 4,317.73 tok/s à medida que o tamanho do lote aumenta para 64. O crescimento é forte até o segundo lote, modera-se na faixa intermediária e acelera novamente nos lotes 32 e 64.
A decodificação de dados pesados varia de 50.55 a 674.26 tok/s, com um aumento gradual e consistente ao longo da varredura em lote.
Codificador Qwen3 30B A3B FB8
Em Equal ISL/OSL, o Acer escala de 104.64 para 1,273.47 tok/s, com crescimento constante e uniforme ao longo de toda a varredura do lote. A taxa de transferência praticamente dobra a cada etapa até o lote 16, e continua a aumentar nos lotes 32 e 64.
O Prefill Heavy começa com 429.86 tok/s e cresce para 2,034.76 tok/s no tamanho de lote 64. A escalabilidade é forte até o lote 8, depois se modera à medida que a carga de trabalho se aproxima de um platô nos lotes 32 e 64.
A decodificação de dados pesados varia de 55.94 a 478.59 tok/s, com um aumento gradual e consistente ao longo da varredura em lote.
Codificador Qwen3 30B A3B Base
Em Equal ISL/OSL, o Acer escala de 60.71 a 681.18 tok/s, apresentando uma taxa de transferência significativamente menor do que a variante FP8 em todos os tamanhos de lote. O crescimento é constante ao longo da varredura, embora a diferença para o FP8 aumente em tamanhos de lote maiores.
O Prefill Heavy começa em 260.11 tok/s e sobe para 1,610.56 tok/s no tamanho de lote 64. A escalabilidade é consistente ao longo da varredura, embora a taxa de transferência fique bem abaixo da contraparte FP8 em todos os tamanhos de lote.
A decodificação de dados pesados varia de 33.31 a 342.79 tok/s, com uma produção menor do que a variante FP8 ao longo de toda a varredura. O crescimento é gradual e consistente em todos os tamanhos de lote.
Lhama 3.1 8B Instruções FP4
Em Equal ISL/OSL, o Acer escala de 77.15 para 2,834.70 tok/s, oferecendo uma clara vantagem de desempenho em relação à variante FP8 em todos os tamanhos de lote. A escalabilidade é suave e linear até o lote 32, com ganhos significativos contínuos no lote 64.
O pré-enchimento pesado começa em 321.54 tok/s e sobe para 2,539.85 tok/s no lote 32, antes de estabilizar ligeiramente em 2,516.13 tok/s no lote 64. O modelo FP4 mantém uma produtividade maior do que seu equivalente FP8 em tamanhos de lote médios e grandes.
A decodificação de dados pesados varia de 41.21 a 585.63 tok/s, com uma produção notavelmente maior do que a variante FP8 em todos os tamanhos de lote. O crescimento é consistente ao longo de toda a varredura.
Lhama 3.1 8B Instruções FP8
Em condições de Equal ISL/OSL, o Acer escala de 55.93 para 2,262.73 tok/s ao longo da varredura de lotes, com ganhos constantes e consistentes a cada etapa. A taxa de transferência quase dobra do lote 1 ao lote 8 e continua a aumentar nos lotes 32 e 64, sem sinais de saturação.
O pré-enchimento pesado começa em 237.62 tok/s e cresce para 2,376.88 tok/s no tamanho de lote 64. A escalabilidade é forte e progressiva ao longo de todo o processo, com a produção crescendo consistentemente durante toda a varredura do lote.
O Decode Heavy varia de 30.39 a 538.18 tok/s, com crescimento consistente ao longo da varredura em lote.
Armazenamento direto da GPU
Um dos testes que realizamos no Spark foi o MagnumIO GPU Direct Storage (GDS). O GDS é um recurso desenvolvido pela NVIDIA que permite que as GPUs ignorem a CPU ao acessar dados armazenados em unidades NVMe ou outros dispositivos de armazenamento de alta velocidade. Em vez de rotear os dados pela CPU e pela memória do sistema, o GDS permite a comunicação direta entre a GPU e o dispositivo de armazenamento, reduzindo significativamente a latência e melhorando a taxa de transferência de dados.
A Acer utiliza o SSD Samsung PM9E1 Gen5 de 4 TB no Veriton GN100 AI, que até o momento é o drive M.2 2242 mais rápido que vimos no mercado.
Como funciona o armazenamento direto da GPU
Tradicionalmente, quando uma GPU processa dados armazenados em uma unidade NVMe, os dados precisam primeiro passar pela CPU e pela memória do sistema antes de chegar à GPU. Esse processo introduz gargalos, pois a CPU atua como intermediária, adicionando latência e consumindo recursos valiosos do sistema. O GPU Direct Storage elimina essa ineficiência, permitindo que a GPU acesse os dados diretamente do dispositivo de armazenamento por meio do barramento PCIe. Esse caminho direto reduz a sobrecarga de movimentação de dados, possibilitando transferências de dados mais rápidas e eficientes.
Cargas de trabalho de IA, especialmente aquelas que envolvem aprendizado profundo, são altamente intensivas em dados. Treinar grandes redes neurais requer o processamento de terabytes de dados, e qualquer atraso na transferência de dados pode levar a GPUs subutilizadas e tempos de treinamento mais longos. O GPU Direct Storage aborda esse desafio garantindo que os dados sejam entregues à GPU o mais rápido possível, minimizando o tempo ocioso e maximizando a eficiência computacional.
Além disso, o GDS é particularmente benéfico para cargas de trabalho que envolvem streaming de grandes conjuntos de dados, como processamento de vídeo, processamento de linguagem natural ou inferência em tempo real. Ao reduzir a dependência da CPU, o GDS acelera a movimentação de dados e libera recursos da CPU para outras tarefas, aprimorando ainda mais o desempenho geral do sistema.
Taxa de transferência de leitura GDSIO: 16k
Analisando a taxa de transferência de leitura GDSIO de 16K, o Acer começa em 0.07 GiB/s com 1 thread e escala linearmente para 2 threads (0.13 GiB/s), 4 threads (0.26 GiB/s) e 8 threads (0.57 GiB/s). A taxa de transferência continua a aumentar com 16 threads (1.16 GiB/s), 32 threads (2.16 GiB/s) e 64 threads (4.34 GiB/s). Com 128 threads, a taxa de transferência atinge 6.91 GiB/s, o maior resultado observado no teste, sem um ponto de saturação claro, indicando que a plataforma continua a escalar mesmo com tamanhos de E/S pequenos.
Latência média de leitura GDSIO: 16K
Analisando a latência média de leitura GDSIO (16K), o Acer inicia em aproximadamente 0.22 ms com 1 thread e permanece notavelmente estável ao longo de toda a varredura: 0.23 ms com 2 threads, 0.24 ms com 4 threads e 0.22 ms com 8 threads. A latência permanece igualmente estável com 16 threads (0.21 ms), 32 threads (0.23 ms) e 64 threads (0.22 ms), antes de subir ligeiramente para 0.28 ms com 128 threads. Esse perfil de latência quase constante em todas as contagens de threads reflete o comportamento de escalabilidade contínuo observado na taxa de transferência.
Taxa de transferência de gravação GSDIO: 16K
Analisando a taxa de transferência de escrita GDSIO de 16K, o Acer começa em 0.07 GiB/s com 1 thread e escala para 2 threads (0.14 GiB/s), 4 threads (0.28 GiB/s) e 8 threads (0.55 GiB/s). O crescimento acelera com 16 threads (1.13 GiB/s), 32 threads (2.81 GiB/s) e 64 threads (5.23 GiB/s). Com 128 threads, a taxa de transferência atinge 6.60 GiB/s, o pico da análise, mostrando novamente que não há saturação clara e que a escalabilidade continua mesmo com blocos de tamanho pequeno.
Latência média de escrita GDSIO: 16K
Analisando a latência média de escrita GDSIO (16K), o Acer inicia em aproximadamente 0.22 ms com 1 thread e permanece estável com 2 threads (0.21 ms), 4 threads (0.22 ms) e 8 threads (0.22 ms). A latência cai ligeiramente para 0.17 ms com 32 threads antes de subir modestamente para 0.19 ms com 64 threads. Com 128 threads, a latência sobe para 0.30 ms, ainda relativamente baixa em comparação com os resultados de 1M, consistente com o comportamento de escalonamento contínuo neste tamanho de E/S menor.
Taxa de transferência de leitura GDSIO: 1M
Analisando a taxa de transferência de leitura GDSIO de 1M, o Acer começa em 2.64 GiB/s com 1 thread, escala para 5.10 GiB/s com 2 threads e 9.80 GiB/s com 4 threads. Com 8 threads, a taxa de transferência atinge 11.23 GiB/s, após o que a plataforma efetivamente satura. O desempenho permanece consistente com 16 threads (11.22 GiB/s), 32 threads (11.21 GiB/s) e 64 threads (11.15 GiB/s), mostrando um platô estável. Com 128 threads, a taxa de transferência se mantém estável em 11.19 GiB/s, confirmando o limite de saturação em toda a faixa de valores.
Latência média de leitura GDSIO: 1M
Analisando a latência média de leitura GDSIO (1M), o Acer inicia em aproximadamente 0.37 ms com 1 thread e permanece similar com 2 threads (0.38 ms) e 4 threads (0.40 ms). A latência aumenta com a concorrência, subindo para 0.70 ms com 8 threads, 1.39 ms com 16 threads e 2.79 ms com 32 threads. A tendência de alta continua com 64 threads (5.60 ms) e atinge 11.17 ms com 128 threads, correspondendo aos níveis máximos de concorrência, enquanto a taxa de transferência permanece amplamente sustentada.
Taxa de transferência de gravação GDSIO: 1M
Analisando a taxa de transferência de escrita GDSIO de 1M, o Acer começa em 2.79 GiB/s com 1 thread e escala significativamente para 5.84 GiB/s com 2 threads e 10.72 GiB/s com 4 threads. Com 8 threads, a taxa de transferência atinge 12.20 GiB/s, e a plataforma efetivamente satura. O desempenho permanece consistente com 16 threads (12.25 GiB/s), 32 threads (12.24 GiB/s) e 64 threads (12.23 GiB/s), mostrando um platô estável. Com 128 threads, a taxa de transferência cai notavelmente para 8.94 GiB/s, sugerindo contenção ou esgotamento de recursos no nível de concorrência mais alto.
Latência média de escrita GDSIO: 1M
Analisando a latência média de escrita GDSIO (1M), o Acer inicia em aproximadamente 0.35 ms com 1 thread e permanece baixo com 2 threads (0.33 ms) e 4 threads (0.36 ms). A latência aumenta com maior concorrência, atingindo 0.64 ms com 8 threads, 1.28 ms com 16 threads e 2.55 ms com 32 threads. A tendência de alta continua com 64 threads (5.11 ms) e sobe acentuadamente para 13.98 ms com 128 threads, consistente com a degradação de desempenho observada na concorrência máxima.
Conclusão
O Acer Veriton GN100 publicou o Perfil térmico geral mais frio em nossa comparação com o Spark.Durante transições de pré-carregamento com alta frequência de dados e cargas de trabalho de decodificação contínuas, o sistema manteve consistentemente temperaturas máximas de CPU e GPU mais baixas do que os demais do grupo. Em vez de operar na faixa dos 80 °C sob carga, permaneceu dentro de uma faixa de operação mais controlada durante execuções prolongadas, indicando um design de fluxo de ar eficaz e um ajuste de energia equilibrado.
O desempenho de armazenamento foi outro ponto forte evidente. Equipado com o SSD Samsung PM9E1 Gen5 de 4 TB, o GN100 apresentou a melhor escalabilidade de armazenamento direto de GPU em blocos pequenos do grupo. Com tamanhos de bloco de 16 KB, a latência de leitura e gravação permaneceu notavelmente estável em diferentes contagens de threads, enquanto a taxa de transferência escalou de forma consistente até atingir o topo do gráfico. Com 1 milhão de transferências, a plataforma atingiu a saturação rapidamente e manteve níveis competitivos até a concorrência intermediária, antes de começar a apresentar queda nas contagens de threads mais altas.
Nos testes de inferência vLLM, o desempenho permaneceu bastante semelhante ao do ecossistema Spark em geral, como esperado dada a base GB10 compartilhada. A diferença não surgiu na produção bruta de computação, mas sim no comportamento térmico e de armazenamento sob carga.
Em toda a linha Spark, a consistência arquitetônica mantém o desempenho de inferência bem alinhado. O que diferencia o GN100 nesta rodada é seu perfil de operação sustentada mais frio, aliado ao forte desempenho do NVMe Gen5, tornando-o uma das implementações mais eficientes termicamente e focadas em armazenamento que testamos até agora.
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