In diesem Artikel werden die Leistungsunterschiede zwischen verschiedenen GPU-Plattformen beim Training und der Inferenz großer Sprachmodelle analysiert. Die Studie ergab, dass die A800-GPU-Plattform in den drei Phasen Vortraining, Feinabstimmung und Inferenz erhebliche Leistungsvorteile zeigte, wobei der Durchsatz fast doppelt so hoch war wie bei anderen GPUs der Verbraucherklasse, was die Leistung von Verbraucher-GPUs deutlich machte GPUs bei der Verarbeitung großer Modellaufgaben. Der Artikel bietet einen ausführlichen Vergleich der drei GPUs RTX 3090, RTX 4090 und A800 sowie eine detaillierte Laufzeitanalyse und bietet damit eine wertvolle Referenz für die Optimierung des Trainings und der Inferenz großer Sprachmodelle.
Beim Vortraining, der Feinabstimmung und der Inferenz großer Sprachmodelle schneidet die A800-GPU-Plattform deutlich besser ab, wobei sich der Durchsatz nahezu verdoppelt, was die Grenzen von Consumer-GPUs im Bereich großer Modelle deutlich macht. Die Studie bietet eine detaillierte Laufzeitanalyse von Optimierungstechniken durch einen detaillierten Vergleich der Leistung der RTX 3090, 4090 und A800.
Insgesamt liefern die Forschungsergebnisse wichtige Hinweise für die Auswahl einer geeigneten GPU-Plattform für das Training und die Inferenz großer Modelle und unterstreichen zudem die Schlüsselrolle von Hochleistungsrechnerplattformen bei der Förderung der Entwicklung der KI-Technologie. In Zukunft wird sich die GPU-Optimierungstechnologie für große Modelle weiterentwickeln, um den wachsenden Rechenanforderungen gerecht zu werden.