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AIHardware de IA

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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Prueba de rendimiento de concurrencia de GPU: H100 vs H200 vs B200 vs MI300X

Hardware de IAAbr 15

He dedicado los últimos 20 años a la optimización del rendimiento computacional a nivel de sistema. Realizamos pruebas de rendimiento con las últimas GPU NVIDIA, incluidas las H100, H200 y B200 de la NVIDIA, y la MI300X de la AMD, para el análisis de escalado de concurrencia. Utilizando el marco vLLM con el modelo gpt-oss-20b, probamos cómo estas GPU manejan las solicitudes concurrentes, desde 1 hasta 512.

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Hardware de IAAbr 15

Prueba de rendimiento multi-GPU: B200 vs H200 vs H100 vs MI300X

Durante más de dos décadas, la optimización del rendimiento computacional ha sido un pilar fundamental de mi trabajo. Realizamos pruebas comparativas de los procesadores B200, H200 y H100 de NVIDIA, y del procesador MI300X de AMD para evaluar su escalabilidad en la inferencia de modelos de lenguaje a gran escala (LLM). Utilizando el marco de trabajo vLLM con el modelo meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct, ejecutamos pruebas en 1, 2, 4 y 8 GPU.

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Software de GPU para IA: CUDA frente a ROCm en

Las especificaciones técnicas del hardware solo cuentan la mitad de la historia en la computación GPU. Para medir el rendimiento real de la IA, realizamos 52 pruebas distintas comparando el MI300X del AMD con el H100, H200 y B200 del NVIDIA en escenarios multi-GPU y de alta concurrencia.

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