# Доверительный интервал бенчмарка GPU: что является наблюдением

Диагностика: Доверительный интервал бенчмарка GPU: что является наблюдением. Признаки, последовательность проверки, рабочий пример и критерии восстановления.

Автор: Команда Retrivium
Обновлено: 2026-11-01
Канонический URL: https://retrivium.ai/ru/journal/gpu-benchmark-confidence-interval/
Language: ru

Доверительный интервал имеет смысл только после определения единицы наблюдения. Тысячи токенов одного ответа не являются тысячами независимых прогонов машины. Сначала задайте, какой средний показатель оценивается, какие повторения независимы и насколько применим выбранный статистический метод.

## Определите оцениваемую величину

Запишите, относится ли среднее к длительности целой операции, throughput независимого окна или другому заранее выбранному результату. Не называйте confidence interval интервалом, куда попадут почти все будущие запросы: это другой вопрос о распределении наблюдений. Также не подменяйте интервал среднего интервалом медианы. У разных статистик разные методы и предпосылки. Единица измерения, набор входов и выбранная область времени должны сохраняться вместе с каждым наблюдением исходной выборки.


[Официальный источник 1](https://www.itl.nist.gov/div898/handbook/eda/section3/eda352.htm).

## Проверьте независимость повторов

Токены одного autoregressive ответа связаны общим запросом, состоянием модели и условиями запуска. Последовательные окна одного долгого опыта также могут иметь корреляцию. Если считать их независимыми trials, формальный размер выборки увеличится без соответствующего объёма новой информации. Выберите независимую единицу эксперимента и сохраните группировку. Для сравнительного опыта на одном узле отдельно учитывайте временной дрейф, совместную нагрузку и повторное использование кеша, которые способны связывать результаты нескольких попыток.


[Официальный источник 2](https://www.itl.nist.gov/div898/handbook/eda/section3/eda351.htm).

## Прочитайте формулу буквально

NIST приводит t-интервал среднего вида mean ± t × s / sqrt(n), где s — sample standard deviation, n — число наблюдений, а t соответствует выбранному уровню и степеням свободы. Применение требует подходящих статистических предпосылок; формула не исправляет biased sample или зависимость наблюдений. Для малых выборок особенно важна адекватность распределения. Уровень 95% описывает долговременное покрытие метода при его условиях, а не вероятность уже фиксированного среднего внутри конкретного рассчитанного интервала.

| Термин | Что следует указать |
| --- | --- |
| Observation | Независимая единица опыта |
| Estimate | Какое среднее оценивается |
| Method | Формула и предпосылки |
| Coverage | Выбранный уровень доверия |

## Разберите искусственно большое n

В учебном отчёте выполнено 12 отдельных запусков, каждый породил много токенов. Если вопрос касается средней длительности запуска, n относится к этим 12 наблюдениям, а не суммарному количеству токенов. Это пример единицы анализа, не реальный benchmark. При наличии групп и корреляции используйте соответствующий дизайн и обоснованный метод вместо механической подстановки большего числа. Более узкий интервал не является улучшением качества, когда достигнут неверным подсчётом независимых данных.

## Сохраните проверяемый расчёт

Артефакт включает run-level значения, группировку, method, уровень доверия и ограничения вывода. Покажите исходные ошибки и правила исключения. При сравнении конфигураций не делайте заключение о превосходстве только по внешнему пересечению двух интервалов без выбранного анализа разницы. Если независимость или распределение не подтверждены, обозначьте неопределённость и пересмотрите эксперимент. Честный диапазон с ясной единицей наблюдения полезнее точного числа, которое статистически описывает другой объект, чем заявленная производительность GPU.

Связанные разборы: [inference benchmark method](/ru/journal/inference-benchmark-method/); [stable diffusion gpu benchmark](/ru/journal/stable-diffusion-gpu-benchmark/).