Cet article analyse les différences de performances entre les différentes plates-formes GPU dans la formation et l'inférence de grands modèles de langage. L'étude a révélé qu'au cours des trois étapes de pré-formation, de réglage fin et d'inférence, la plate-forme GPU A800 a démontré des avantages significatifs en termes de performances, avec un débit presque deux fois supérieur à celui des autres GPU grand public, révélant les performances des GPU grand public. GPU dans le traitement des tâches de grands modèles. L'article fournit une comparaison approfondie de trois GPU : RTX 3090, RTX 4090 et A800, et fournit une analyse détaillée du temps d'exécution, fournissant une référence précieuse pour optimiser la formation et l'inférence de grands modèles de langage.
En termes de pré-entraînement, de réglage fin et d'inférence de grands modèles de langage, la plate-forme GPU A800 est nettement plus performante, avec un débit presque doublé, révélant les limites des GPU grand public dans le domaine des grands modèles. L'étude fournit une analyse détaillée du temps d'exécution des techniques d'optimisation grâce à une comparaison approfondie des performances des RTX 3090, 4090 et A800.
Dans l’ensemble, les résultats de la recherche fournissent des orientations importantes pour la sélection d’une plate-forme GPU appropriée pour la formation et l’inférence de grands modèles, et mettent également en évidence le rôle clé des plates-formes de calcul haute performance dans la promotion du développement de la technologie de l’IA. À l’avenir, la technologie d’optimisation GPU pour les grands modèles continuera à se développer pour répondre aux besoins informatiques croissants.