Pruebas de rendimiento de hardware para IA: inferencia, entrenamiento y cargas de trabajo de IA
El hardware de IA son procesadores especializados para la inferencia y el entrenamiento de modelos de IA. Analizamos a los principales fabricantes de chips de IA, comparando el rendimiento de los chips de IA de última generación en entornos de nube y sin servidor con diferentes modelos de aprendizaje automático (LLM).
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Principales 60+ proveedores de GPU en la nube
Los proveedores de GPU en la nube se dividen en tres niveles. Los hiperescaladores operan amplias plataformas en la nube con el alquiler de GPU como uno de muchos productos. Las neoclouds especializadas se centran en la infraestructura de GPU e IA como su producto principal. Los mercados comunitarios agregan inventario de muchos operadores pequeños,…
Comparación de los 6 principales servicios gratuitos de GPU en la nube
Los avances en IA y aprendizaje automático han aumentado la demanda de GPUs utilizadas en computación de alto rendimiento. Construir infraestructura dedicada de GPU implica altos costos iniciales, mientras que los servicios basados en la nube ofrecen un acceso más asequible. Las plataformas gratuitas de GPU apoyan a investigadores, desarrolladores y organizaciones con presupuestos limitados.…
Precios de GPU en la nube, rendimiento y comparación de proveedores
Los precios de lista de las GPU en la nube para el mismo modelo pueden diferir varias veces de un proveedor a otro. Hemos recopilado la tarifa más baja, el proveedor, el rango de mercado y la mediana para más de 40 configuraciones de GPU en los tres niveles de precios, además de una métrica…
LLM Motores de Inferencia: vLLM vs LMDeploy vs SGLang
Realizamos pruebas de referencia a 3 motores de inferencia LLM líderes en hardware NVIDIA H100: vLLM, LMDeploy y SGLang. Cada motor procesó cargas de trabajo idénticas: 1,000 prompts de ShareGPT utilizando Llama 3.1 8B-Instruct para aislar el verdadero impacto en el rendimiento de sus decisiones arquitectónicas y estrategias de optimización. MotoresMejor para vLLM-Prototipado y experimentación…
GPU Prueba de referencia de concurrencia: H100 vs H200 vs B200 vs MI300X
He dedicado los últimos 20 años a centrarme en la optimización del rendimiento computacional a nivel de sistema. Realizamos pruebas de referencia de las últimas NVIDIA GPUs, incluidas las NVIDIA’s H100, H200 y B200, y las AMD’s MI300X, para análisis de escalado de concurrencia. Utilizando el framework vLLM con el modelo gpt-oss-20b, probamos cómo estas…
Mejores 10 nubes GPU sin servidor y 14 GPUs rentables
La GPU sin servidor puede proporcionar servicios de computación fáciles de escalar para cargas de trabajo de IA. Sin embargo, sus costos pueden ser sustanciales para proyectos a gran escala. Navega a las secciones según tus necesidades: Encuentra los proveedores más rentables por token por dólar Compara tarifas por hora en todos los principales proveedores…
Múltiple GPU Benchmark: B200 vs H200 vs H100 vs MI300X
Durante más de dos décadas, optimizar el rendimiento de cálculo ha sido una piedra angular de mi trabajo. Realizamos pruebas de rendimiento de las B200, H200, H100 de NVIDIA y la MI300X de AMD para evaluar su escalabilidad en la inferencia de Modelos de Lenguaje Grande (LLM). Utilizando el framework vLLM con el modelo meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct,…
DGX Spark vs Mac Studio y Halo: Benchmarks y alternativas
NVIDIA’s DGX Spark ingresó al mercado de inteligencia artificial de escritorio en 2025 a $4,699, posicionándose como una “supercomputadora de IA de escritorio”. Tiene 128 GB de memoria unificada y promete un petaflop de rendimiento de IA en formato FP4 en un chasis del tamaño de un Mac Mini. Consulte los resultados de las pruebas…
GPU Software para IA: CUDA vs. ROCm
Las especificaciones de hardware crudas solo cuentan la mitad de la historia en la computación de GPU. Para medir el rendimiento real de la IA, realizamos 52 pruebas distintas comparando la MI300X de AMD con la H100, H200 y B200 de NVIDIA en escenarios de múltiples GPU y alta concurrencia. Aunque la MI300X de AMD…
Principales fabricantes de chips de IA: NVIDIA y sus competidores
Según nuestra experiencia ejecutando el benchmark de GPU en la nube de AIMultiple con 10 modelos de GPU diferentes en 4 escenarios distintos, estas son las principales empresas de hardware de IA para cargas de trabajo de centros de datos. Siga los enlaces para ver nuestra justificación detrás de cada selección: Más de 25 fabricantes…