AI Hardware-Benchmarks: Inferenz, Trainings- und AI Workloads
KI-Hardware besteht aus spezialisierten Prozessoren für KI-Inferenz und Modelltraining. Wir haben führende KI-Chiphersteller analysiert und die neueste Generation von KI-Chips in Cloud- und Serverless-Umgebungen mit verschiedenen LLMs getestet.
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Multi-GPU-Benchmark: B200 vs. H200 vs. H100 vs. MI300X
Seit über zwei Jahrzehnten ist die Optimierung der Rechenleistung ein zentraler Bestandteil meiner Arbeit. Wir haben die B200, H200, H100 und MI300X von NVIDIA hinsichtlich ihrer Skalierbarkeit für die Inferenz großer Sprachmodelle (LLM) getestet. Mithilfe des vLLM-Frameworks und des Modells meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct führten wir Tests auf 1, 2, 4 und 8 GPUs durch.
GPU-Software für KI: CUDA vs. ROCm im Jahr
Reine Hardware-Spezifikationen erzählen nur die halbe Geschichte beim GPU-Computing. Um die KI-Leistung in der Praxis zu messen, führten wir 52 verschiedene Tests durch, in denen wir die MI300X von AMD mit den Modellen H100, H200 und B200 von NVIDIA in Multi-GPU- und Hochkonkurrenz-Szenarien verglichen. Während die MI300X von AMD mit 1.307 TFLOPS gegenüber 990 TFLOPS bei den Modellen H100/H200 von NVIDIA aufwartet – ein theoretischer Vorteil von 32 % –, sieht die Leistung in der Praxis anders aus.