KI Hardware-Benchmarks: GPUs, Cloud-GPU-Preise und KI Chips
KI-Hardware bestimmt die Geschwindigkeit und Kosten für das Training und das Ausführen von Modellen. Wir benchmarken GPUs, KI-Beschleuniger und Chips und verfolgen Cloud-GPU-Preise, Anbieter und Inferenz-Engines über den gesamten Stack.
KI Hardware-Benchmarks: GPUs, Cloud-GPU-Preise und KI Chips erkunden
- KI-HardwareBenchmark17. Sep
DGX Spark Alternativen: RTX, Ryzen KI Halo und Mac Studio
Wir vergleichen veröffentlichte DGX-Spark-, RTX- und Ryzen-KI-Halo-Inferenz-Benchmarks und decken Prompt-Verarbeitung, Token-Generierung und längere Kontexte ab. Zu den Alternativen gehören Framework Desktop, Mac Studio und GB10-Systeme anderer Hersteller. Die Decode-Geschwindigkeit misst die pro Sekunde erzeugten Ausgabe-Tokens. Höhere Werte bedeuten eine schnellere Antwortgenerierung. Alle sechs Ergebnisse verwenden GPT-OSS 20B MXFP4 in Ollama bei Batch eins, aus dem…
- KI-HardwareBenchmark1. Jul
LLM Inference-Engines: vLLM vs LMDeploy vs SGLang
Wir haben 3 führende LLM Inference-Engines auf NVIDIA H100 verglichen: vLLM, LMDeploy und SGLang. Jede Engine verarbeitete identische Workloads: 1.000 ShareGPT-Prompts mit Llama 3.1 8B-Instruct, um die tatsächliche Leistungsauswirkung ihrer Architekturentscheidungen und Optimierungsstrategien zu isolieren. Wir haben den Offline-Batch-Durchsatz über 10.000 gesamte Inferenzoperationen gemessen (1.000 Prompts × 10 Durchläufe pro Engine), um statistische Stabilität zu…
- KI-HardwareFunktionsvergleich30. Jun
GPU-Software für KI: CUDA vs. ROCm
Rohe Hardwarespezifikationen erzählen nur die halbe Geschichte im GPU-Computing. Um die reale KI-Leistung zu messen, führten wir 52 verschiedene Tests durch, bei denen wir AMDs MI300X mit NVIDIAs H100, H200 und B200 in Multi-GPU- und Hochkonkurrenz-Szenarien verglichen. Während AMDs MI300X mit 1.307 TFLOPS im Vergleich zu NVIDIAs H100/H200 mit 990 TFLOPS aufwartet, einem theoretischen Vorteil…
- KI-HardwareOpen-World-Bewertung22. Jun
Top 15 Edge-KI-Chip-Hersteller mit Anwendungsfällen
Die Nachfrage nach Verarbeitung mit geringer Latenz hat die Innovation bei Edge-KI-Chips vorangetrieben. Diese Prozessoren sind darauf ausgelegt, KI-Berechnungen lokal auf Geräten durchzuführen, statt auf cloudbasierte Lösungen angewiesen zu sein. Basierend auf unserer Erfahrung mit der Analyse von KI-Chip-Herstellern haben wir die führenden Lösungen für Robotik, industrielles IoT und eingebettete Systeme identifiziert. *TOPS = Tera-Operationen…