Este artigo analisa as diferenças de desempenho entre diferentes plataformas de GPU no treinamento e inferência de modelos de linguagem grande. O estudo descobriu que nos três estágios de pré-treinamento, ajuste fino e inferência, a plataforma GPU A800 demonstrou vantagens significativas de desempenho, com uma taxa de transferência quase o dobro de outras GPUs de consumo, revelando o desempenho de GPUs de consumo. GPUs no processamento de grandes limitações de modelos. O artigo fornece uma comparação detalhada de três GPUs: RTX 3090, RTX 4090 e A800, e fornece análises detalhadas de tempo de execução, fornecendo uma referência valiosa para otimizar o treinamento e inferência de grandes modelos de linguagem.
No pré-treinamento, ajuste fino e inferência de modelos de linguagem grande, a plataforma GPU A800 tem um desempenho significativamente melhor, com o rendimento quase dobrando, revelando as limitações das GPUs de consumo no campo de modelos grandes. O estudo fornece uma análise detalhada do tempo de execução das técnicas de otimização por meio de uma comparação aprofundada do desempenho do RTX 3090, 4090 e A800.
Em suma, os resultados da pesquisa fornecem orientações importantes para a seleção de uma plataforma GPU apropriada para treinamento e inferência de grandes modelos, e também destacam o papel fundamental das plataformas de computação de alto desempenho na promoção do desenvolvimento da tecnologia de IA. No futuro, a tecnologia de otimização de GPU para modelos grandes continuará a se desenvolver para atender às crescentes necessidades de computação.