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原標(biāo)題：Llama2推理RTX3090勝過4090，延遲吞吐量占優(yōu)，但被A800遠(yuǎn)遠(yuǎn)甩開
關(guān)鍵字：吞吐量,性能,報告,大小,時間
文章來源：機(jī)器之心
內(nèi)容字?jǐn)?shù)：7304字

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機(jī)器之心報道
編輯：杜偉、小舟這是為數(shù)不多深入比較使用消費(fèi)級 GPU（RTX 3090、4090）和服務(wù)器顯卡（A800）進(jìn)行大模型預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)和推理的論文。
大型語言模型 (LLM) 在學(xué)界和業(yè)界都取得了巨大的進(jìn)展。但訓(xùn)練和部署 LLM 非常昂貴，需要大量的計(jì)算資源和內(nèi)存，因此研究人員開發(fā)了許多用于加速 LLM 預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)和推理的開源框架和方法。然而，不同硬件和軟件堆棧的運(yùn)行時性能可能存在很大差異，這使得選擇最佳配置變得困難。最近，一篇題為《Dissecting the Runtime Performance of the Training, Fine-tuning, and Inference of Large Language Models》的新論文從宏觀和微觀的角度詳細(xì)分析了 LLM 訓(xùn)練、微調(diào)、推理的運(yùn)行時性能。論文地址：https://arxiv.org/pdf/2311.03687.pdf
具體來說，該研究首先在三個 8-GPU 上對不同規(guī)模（7B、13B 和 70B 參數(shù)）的 LLM，面向預(yù)訓(xùn)練、微調(diào)、服務(wù)進(jìn)行端到端的性能基準(zhǔn)測試，涉及具有或不具有單獨(dú)優(yōu)化技術(shù)的平臺，

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文章來源：機(jī)器之心
作者微信：almosthuman2014
作者簡介：專業(yè)的人工智能媒體和產(chǎn)業(yè)服務(wù)平臺