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IAMatériel d'IA

Benchmarks matériels pour l'IA : inférence, entraînement et charges de travail d'IA

Le matériel dédié à l'IA comprend des processeurs spécialisés pour l'inférence et l'entraînement des modèles d'IA. Nous avons analysé les principaux fabricants de puces IA, en comparant les performances des puces IA de dernière génération sur des environnements cloud et sans serveur avec différents modèles de calcul de latence (LLM).

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Test de performance simultanée des GPU : H100 vs H200 vs B200 vs MI300X

Matériel d'IAAvr 15

J'ai consacré les 20 dernières années à l'optimisation des performances de calcul au niveau système. Nous avons évalué les performances des GPU les plus récents (référence NVIDIA), notamment les H100, H200 et B200 (référence NVIDIA) et le MI300X (référence AMD), afin d'analyser leur passage à l'échelle en cas de concurrence. À l'aide du framework vLLM et du modèle gpt-oss-20b, nous avons testé la gestion de 1 à 512 requêtes simultanées par ces GPU.

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Matériel d'IAAvr 15

Comparatif multi-GPU : B200 vs H200 vs H100 vs MI300X

Depuis plus de vingt ans, l'optimisation des performances de calcul est au cœur de mon travail. Nous avons comparé les performances des GPU B200, H200 et H100 (référence NVIDIA) et MI300X (référence AMD) afin d'évaluer leur capacité à gérer l'inférence de modèles de langage de grande taille (LLM). À l'aide du framework vLLM et du modèle meta-llama/Llama-3.1-8B-Instruct, nous avons effectué des tests sur 1, 2, 4 et 8 GPU.

Matériel d'IAJan 22

Logiciels GPU pour l'IA : CUDA contre ROCm en

Les spécifications matérielles brutes ne révèlent que la moitié du potentiel du calcul GPU. Pour mesurer les performances réelles en IA, nous avons effectué 52 tests distincts comparant le MI300X de AMD aux H100, H200 et B200 de NVIDIA dans des scénarios multi-GPU et de forte concurrence.

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