Este artículo analiza las diferencias de rendimiento entre diferentes plataformas GPU en el entrenamiento e inferencia de modelos de lenguaje grandes. El estudio encontró que en las tres etapas de entrenamiento previo, ajuste e inferencia, la plataforma GPU A800 demostró ventajas de rendimiento significativas, con un rendimiento que fue casi el doble que el de otras GPU de consumo, lo que revela el rendimiento de las GPU de consumo. Limitaciones de las GPU en el procesamiento de tareas de modelos grandes. El artículo proporciona una comparación en profundidad de tres GPU: RTX 3090, RTX 4090 y A800, y proporciona un análisis detallado del tiempo de ejecución, lo que proporciona una referencia valiosa para optimizar el entrenamiento y la inferencia de modelos de lenguaje grandes.
En el entrenamiento previo, el ajuste y la inferencia de modelos de lenguaje grandes, la plataforma GPU A800 funciona significativamente mejor, con un rendimiento que casi se duplica, lo que revela las limitaciones de las GPU de consumo en el campo de los modelos grandes. El estudio proporciona un análisis detallado del tiempo de ejecución de las técnicas de optimización a través de una comparación en profundidad del rendimiento de RTX 3090, 4090 y A800.
En general, los resultados de la investigación brindan una guía importante para seleccionar una plataforma GPU adecuada para el entrenamiento e inferencia de modelos grandes, y también resaltan el papel clave de las plataformas informáticas de alto rendimiento en la promoción del desarrollo de la tecnología de IA. En el futuro, la tecnología de optimización de GPU para modelos grandes seguirá desarrollándose para satisfacer las crecientes necesidades informáticas.