AMD對NVIDIA的H100 TensorRT-LLM資料做出回應,MI300X在運行優化時再次在AI測試中處於領先地位軟體。
兩天前NVIDIA發布了其Hopper H100 GPU的新測試以展示他們的晶片性能比AMD展示的要好得多,在推進人工智慧期間AMD將其全新的Instinct MI300X GPU 與Hopper H100晶片進行了比較,後者已經推出一年多了,但仍然是人工智慧行業最受歡迎的選擇。 AMD使用的測試並未使用TensorRT-LLM等優化庫,而 TensorRT-LLM為NVIDIA的AI晶片提供了巨大的提升。
使用TensorRT-LLM使Hopper H100 GPU的效能比AMD的Instinct MI300X GPU提高了近50%。現在AMD正全力反擊NVIDIA,展示MI300X如何在Hopper H100 運行其優化的軟體堆疊時仍然保持比H100更快的效能。
- 在H100上使用TensorRT-LLM,而不是AMD測試中使用的vLLM
- AMD Instinct MI300X GPU上的FP16資料型別與H100上的FP8資料型別的效能比較
- 將AMD發布的效能數據從相對延遲數轉換為絕對吞吐量
因此AMD決定進行更公平的比較,根據最新數據我們發現在vLLM上運行的Instinct MI300X比在TensorRT-LLM上運行的Hopper H100性能提高了30%。
當然這些來回的數字有些出乎意料,但考慮到人工智慧對於AMD、NVIDIA和Intel等公司的重要性,我們可以期待看到更多這樣的例子被分享未來。就連Intel最近也表示整個產業都在積極推動終結NVIDIA CUDA在產業中的主導地位。目前的事實是NVIDIA在人工智慧領域擁有多年的軟體專業知識,雖然Instinct MI300X提供了一些可怕的規格,但它很快就會與更快的Hopper解決方案展開競爭。
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