эйай ньюз

MLPerf Inference v4.1 - триумф Nvidia B200

MLPerf - это главное соревнование производительности железа для ИИ, где сравнивают их производительность на реальных моделях. Есть две основных категории - тренировка и инференс, сейчас закончился инференс. В этом раунде аж 4 новых ускорителя, два - от компаний участвующих впервые. Все новички участвовали лишь в одной дисциплине.

Главная звезда - Nvidia со своей B200. Она в 2.5 раза быстрее новенькой H200, которую Nvidia начала продавать лишь вчера, и в 4 раза быстрее H100 - на новой видеокарте Llama 2 70B выдаёт больше 11к токенов в секунду.

Впервые на MLPerf появилась AMD, с MI300x. Перформанс Llama 2 70B - 3к токенов в секунду, уровень H100, но отстаёт от 4.5к у H200. Прямой конкурент H200, MI325x (монстр с 288 гигами видеопамяти) выйдет в четвёртом квартале, то есть отставание по железу у AMD сейчас всего несколько месяцев. Но отставание в софте - совсем другая проблема.

Кстати видеокарты AMD уже светились на MLPerf один раз прежде, правда геймерские. tinycorp, которая производит серверы на основе геймерских видеокарт, удалось натренировать ResNet на 6x7900XTX, используя и свой фреймворк и свои драйвера.

Ещё один новичок - Untether AI, их собственный ускоритель смог добиться 60% перформанса H100 в ResNet, при эффективности в три раза выше. Достигли этого, засунув всю модельку прямо на чип, а не в видеопамять, поэтому участвовали лишь в дисциплине с очень маленькой моделькой. Как они будут запускать модели побольше – открытый вопрос. Однако, эту проблему уже удалось решить Groq - стартапу с похожей архитектурой чипа, но Llama 70B запускается у них на 576 чипах, что требует нетривиального нетворкинга.

Заявился туда и Google, с новыми TPU v6. В инференсе SDXL перформанс в три раза лучше чем у v5e или примерно 70% от перформанса H100. Это младшая версия TPU v6, созданная для инференса. Разница в производительности между младшей и старшей версией предыдущего поколения - 2.3x, похожую разницу стоит ожидать и сейчас.

В своих маркетинговых материалах разработчики железа манипулируют всем, что только можно, сравнивают тёплое с мягким. Поэтому сравнивать железо на общих, независимых, бенчмарках, как это происходит на MLPerf, чрезвычайно важно.

Результаты

@ai_newz

www.group-telegram.com/ca/ai_newz.com/3171

25.9K viewsedited  Aug 29, 2024 at 14:53

MLPerf Inference v4.1 - триумф Nvidia B200

MLPerf - это главное соревнование производительности железа для ИИ, где сравнивают их производительность на реальных моделях. Есть две основных категории - тренировка и инференс, сейчас закончился инференс. В этом раунде аж 4 новых ускорителя, два - от компаний участвующих впервые. Все новички участвовали лишь в одной дисциплине.

Главная звезда - Nvidia со своей B200. Она в 2.5 раза быстрее новенькой H200, которую Nvidia начала продавать лишь вчера, и в 4 раза быстрее H100 - на новой видеокарте Llama 2 70B выдаёт больше 11к токенов в секунду.

Впервые на MLPerf появилась AMD, с MI300x. Перформанс Llama 2 70B - 3к токенов в секунду, уровень H100, но отстаёт от 4.5к у H200. Прямой конкурент H200, MI325x (монстр с 288 гигами видеопамяти) выйдет в четвёртом квартале, то есть отставание по железу у AMD сейчас всего несколько месяцев. Но отставание в софте - совсем другая проблема.

Кстати видеокарты AMD уже светились на MLPerf один раз прежде, правда геймерские. tinycorp, которая производит серверы на основе геймерских видеокарт, удалось натренировать ResNet на 6x7900XTX, используя и свой фреймворк и свои драйвера.

Ещё один новичок - Untether AI, их собственный ускоритель смог добиться 60% перформанса H100 в ResNet, при эффективности в три раза выше. Достигли этого, засунув всю модельку прямо на чип, а не в видеопамять, поэтому участвовали лишь в дисциплине с очень маленькой моделькой. Как они будут запускать модели побольше – открытый вопрос. Однако, эту проблему уже удалось решить Groq - стартапу с похожей архитектурой чипа, но Llama 70B запускается у них на 576 чипах, что требует нетривиального нетворкинга.

Заявился туда и Google, с новыми TPU v6. В инференсе SDXL перформанс в три раза лучше чем у v5e или примерно 70% от перформанса H100. Это младшая версия TPU v6, созданная для инференса. Разница в производительности между младшей и старшей версией предыдущего поколения - 2.3x, похожую разницу стоит ожидать и сейчас.

В своих маркетинговых материалах разработчики железа манипулируют всем, что только можно, сравнивают тёплое с мягким. Поэтому сравнивать железо на общих, независимых, бенчмарках, как это происходит на MLPerf, чрезвычайно важно.

Результаты

@ai_newz

BY эйай ньюз