Avaliação Energética Sensível ao Regime de Execução em GPU: PyTorch e Pré-processamento Externo em Go/Rust - Salem, Murilo; Pontes, Daniel; Bohm, Luísa; Reis, Henrique dos; Cavalheiro, Gerson Geraldo H. (Anais da Escola Regional de Alto Desempenho da Região Sul (ERAD-RS); 2026: Anais da XXVI Escola Regional de Alto Desempenho da Região SulDO - 10.5753/eradrs.2026.21457, 2026)
O custo energético crescente de cargas de IA/ML em GPUs exige benchmarks capazes de medir energia de ponta a ponta, e não apenas throughput. Apresentamos o GC-Bench, um harness orientado por configuração que expande planos YAML em experimentos reprodutíveis, amostra potência da GPU via NVML com fallback para nvidia-smi e gera relatórios com base estatística. Avaliamos dois caminhos de execução sobre um mesmo backbone TinyLM em PyTorch: um em PyTorch puro e outro com tokenização externa em Go/Rust. Em 1.018 execuções validadas, o treino apresentou quase empate, enquanto a inferência favoreceu o PyTorch puro, que reduziu o J/token da GPU em 6,73%. Em H2D, memória pinned elevou a largura de banda em 2,82× e reduziu J/GB em 19%. O GC-Bench é disponibilizado como artefato aberto para apoiar estudos reprodutíveis de energia.