В этой статье анализируются различия в производительности между различными платформами графических процессоров при обучении и выводе больших языковых моделей. Исследование показало, что на трех этапах предварительного обучения, тонкой настройки и вывода платформа графического процессора A800 продемонстрировала значительные преимущества в производительности, при этом пропускная способность была почти вдвое выше, чем у других графических процессоров потребительского уровня, что свидетельствует о производительности потребительского уровня. Ограничения графических процессоров при обработке больших модельных задач. В статье проводится углубленное сравнение трех графических процессоров: RTX 3090, RTX 4090 и A800, а также представлен подробный анализ времени выполнения, предоставляющий ценную информацию для оптимизации обучения и вывода больших языковых моделей.
При предварительном обучении, точной настройке и выводе больших языковых моделей платформа графического процессора A800 работает значительно лучше, при этом пропускная способность увеличивается почти вдвое, что раскрывает ограничения графических процессоров потребительского уровня в области больших моделей. В исследовании представлен подробный анализ методов оптимизации во время выполнения посредством углубленного сравнения производительности RTX 3090, 4090 и A800.
В целом, результаты исследования дают важные рекомендации по выбору подходящей платформы графического процессора для обучения и вывода больших моделей, а также подчеркивают ключевую роль высокопроизводительных вычислительных платформ в содействии развитию технологий искусственного интеллекта. В будущем технология оптимизации графического процессора для больших моделей продолжит развиваться для удовлетворения растущих вычислительных потребностей.