บทความนี้วิเคราะห์ความแตกต่างด้านประสิทธิภาพระหว่างแพลตฟอร์ม GPU ที่แตกต่างกันในการฝึกโมเดลภาษาขนาดใหญ่และการอนุมาน ผลการศึกษาพบว่าในสามขั้นตอนของการฝึกอบรมล่วงหน้า การปรับแต่งอย่างละเอียด และการอนุมาน แพลตฟอร์ม A800 GPU แสดงให้เห็นถึงข้อได้เปรียบด้านประสิทธิภาพที่สำคัญ โดยมีปริมาณการประมวลผลที่เกือบสองเท่าของ GPU ระดับผู้บริโภคอื่นๆ ซึ่งเผยให้เห็นประสิทธิภาพของระดับผู้บริโภค GPU ในการประมวลผลงานโมเดลขนาดใหญ่ บทความนี้นำเสนอการเปรียบเทียบเชิงลึกของ GPU สามตัว: RTX 3090, RTX 4090 และ A800 และให้การวิเคราะห์รันไทม์โดยละเอียด ซึ่งเป็นข้อมูลอ้างอิงที่มีคุณค่าสำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพการฝึกอบรมและการอนุมานของโมเดลภาษาขนาดใหญ่
ในการฝึกอบรมล่วงหน้า การปรับแต่งอย่างละเอียด และการอนุมานโมเดลภาษาขนาดใหญ่ แพลตฟอร์ม A800 GPU ทำงานได้ดีขึ้นอย่างมาก โดยมีปริมาณงานเพิ่มขึ้นเกือบสองเท่า ซึ่งเผยให้เห็นข้อจำกัดของ GPU ระดับผู้บริโภคในด้านโมเดลขนาดใหญ่ การศึกษานี้ให้การวิเคราะห์รันไทม์โดยละเอียดของเทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพผ่านการเปรียบเทียบประสิทธิภาพของ RTX 3090, 4090 และ A800 ในเชิงลึก
โดยรวมแล้ว ผลการวิจัยถือเป็นแนวทางที่สำคัญในการเลือกแพลตฟอร์ม GPU ที่เหมาะสมสำหรับการฝึกอบรมและการอนุมานโมเดลขนาดใหญ่ และยังเน้นย้ำถึงบทบาทสำคัญของแพลตฟอร์มคอมพิวเตอร์ประสิทธิภาพสูงในการส่งเสริมการพัฒนาเทคโนโลยี AI ในอนาคต เทคโนโลยีการเพิ่มประสิทธิภาพ GPU สำหรับรุ่นขนาดใหญ่จะยังคงพัฒนาต่อไปเพื่อตอบสนองความต้องการด้านคอมพิวเตอร์ที่เพิ่มขึ้น