この記事では、大規模言語モデルのトレーニングと推論における、さまざまな GPU プラットフォーム間のパフォーマンスの違いを分析します。この調査では、事前トレーニング、微調整、推論の 3 つの段階で、A800 GPU プラットフォームが他のコンシューマー グレードの GPU のほぼ 2 倍のスループットで大幅なパフォーマンス上の利点を実証し、コンシューマー グレードのパフォーマンスを明らかにしたことがわかりました。大規模なモデルのタスクを処理する GPU の制限。この記事では、RTX 3090、RTX 4090、A800 の 3 つの GPU を詳細に比較し、詳細なランタイム分析を提供して、大規模な言語モデルのトレーニングと推論を最適化するための貴重な参考資料を提供します。
大規模な言語モデルの事前トレーニング、微調整、および推論では、A800 GPU プラットフォームのパフォーマンスが大幅に向上し、スループットがほぼ 2 倍になり、大規模モデルの分野における消費者グレードの GPU の限界が明らかになりました。この調査では、RTX 3090、4090、および A800 のパフォーマンスの詳細な比較を通じて、最適化手法の詳細なランタイム分析が提供されます。
全体として、この研究結果は、大規模モデルのトレーニングと推論に適切な GPU プラットフォームを選択するための重要な指針を提供し、AI テクノロジーの開発促進におけるハイパフォーマンス コンピューティング プラットフォームの重要な役割も強調しています。今後も、増大するコンピューティング ニーズを満たすために、大型モデル向けの GPU 最適化テクノロジが開発され続けるでしょう。