تحلل هذه المقالة اختلافات الأداء بين منصات GPU المختلفة في التدريب والاستدلال على نماذج اللغة الكبيرة. وجدت الدراسة أنه في المراحل الثلاث للتدريب المسبق والضبط والاستدلال، أظهرت منصة معالج الرسومات A800 مزايا كبيرة في الأداء، مع إنتاجية كانت تقريبًا ضعف مثيلتها في وحدات معالجة الرسومات الأخرى المخصصة للمستهلكين، مما يكشف عن أداء معالجات الرسوميات المخصصة للمستهلكين. وحدات معالجة الرسومات في معالجة قيود النماذج الكبيرة. توفر المقالة مقارنة متعمقة لثلاث وحدات معالجة رسوميات: RTX 3090 وRTX 4090 وA800، وتوفر تحليلًا تفصيليًا لوقت التشغيل، مما يوفر مرجعًا قيمًا لتحسين التدريب والاستدلال لنماذج اللغات الكبيرة.
في التدريب المسبق، والضبط الدقيق، والاستدلال على نماذج اللغات الكبيرة، تعمل منصة معالج الرسومات A800 بشكل أفضل بشكل ملحوظ، مع مضاعفة الإنتاجية تقريبًا، مما يكشف عن قيود وحدات معالجة الرسومات على مستوى المستهلك في مجال النماذج الكبيرة. توفر الدراسة تحليلاً تفصيليًا لوقت التشغيل لتقنيات التحسين من خلال مقارنة متعمقة لأداء RTX 3090 و4090 وA800.
بشكل عام، توفر نتائج البحث إرشادات مهمة لاختيار منصة GPU مناسبة للتدريب والاستدلال على النماذج الكبيرة، وتسلط الضوء أيضًا على الدور الرئيسي لمنصات الحوسبة عالية الأداء في تعزيز تطوير تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي. في المستقبل، ستستمر تقنية تحسين وحدة معالجة الرسومات (GPU) للنماذج الكبيرة في التطور لتلبية احتياجات الحوسبة المتزايدة.