NVIDIA L40은 일반적으로 단일 히트 지연 시간(hit latency)을 가진 하나의 균일한 풀(pool)로 모델링되는 96 MiB L2 캐시를 노출합니다. 본 연구에서는 커널이 인지하는 입도(granularity)에서 이것이 잘못되었음을 보여줍니다. 즉, L2 히트 지연 시간은 어떤 물리적 스트리밍 멀티프로세서(SM)가 로드(load)를 발행하느냐에 따라 강력하고 재현 가능하게 달라집니다. 순차적으로 실행되는 %smid-resolved 프로브(probe)는 한 번의 실행(launch) 동안 142개 SM 전체의 히트 지연 시간을 매핑합니다. 이 지연 시간은 279 사이클 근처의 상수가 아니라 222-339 사이클(52% 범위)에 걸쳐 분포하며, 반복당 노이즈는 0.01 사이클 미만입니다. 가산 모델(additive model) $L = μ+ a( ext{sm}) + b( ext{slice})$는 $R^2 = 0.87$ (rank-1 항 하나를 포함할 경우 0.98)을 설명하며, SM 항은 AD102 GPC 레이아웃을 따라 이중 대칭(상관관계 $r = 0.999$인 72개 SM씩 두 부분)을 이룹니다. 독립적인 액세스 패턴(access patterns)은 SM별로 $r = 1.000$의 일치성을 보이므로, 이 효과는 물리적입니다. Blackwell RTX 5090에서 동일한 프로브를 수행한 결과 이 현상이 일반화됨을 보여주는 반면, 다이(die)별 패턴은 장치 특이적(device-specific)입니다. 지문(fingerprint)으로 읽을 경우, 단일 사용자 수준 프로브는 장치 내의 SM을 92%의 정확도로 식별하며, 물리적으로 동일한 두 대의 L40은 평균 지연 시간이 거의 동일함에도 불구하고(SM별 맵 $r = 0.63$) 100%의 정확도로 구분됩니다. 이는 클록 아티팩트(clock artifact)가 아닌 다이별 하드웨어 정체성(hardware identity)입니다. 이는 자기 위치 파악(self-localization) 및 지문 인식(fingerprinting) 프리미티브(primitive)입니다. 즉, 커널은 피해자의 데이터를 추출하지 않고 자신의 배치와 장치를 읽습니다. 이 맵은 안정적이며, 두 장치 모두에서 한 시간 동안 최대 활용 상태로 유지한 후에도 변하지 않았습니다. 결과적으로, 이 맵을 기준으로 지연 시간 제한(latency-bound) 작업을 분산하면 메이크스팬(makespan)을 최대 11%까지 단축할 수 있습니다. 단일 스레드 용량(Single-thread capacity), 라인 태그(line-tag), 프리페치 수정자(prefetch-modifier), 지속되는 L2(persisting-L2) 결과는 대조군(controls)으로 나타납니다. 아티팩트에는 시드(seeds), 원시 관측값(raw observations), 학습된 모델 및 재생 스크립트가 포함되어 있습니다.