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原標題：Llama2推理RTX3090勝過4090，延遲吞吐量占優，但被A800遠遠甩開
關鍵字：吞吐量,性能,報告,大小,時間
文章來源：機器之心
內容字數：7304字

內容摘要：

機器之心報道
編輯：杜偉、小舟這是為數不多深入比較使用消費級 GPU（RTX 3090、4090）和服務器顯卡（A800）進行大模型預訓練、微調和推理的論文。
大型語言模型 (LLM) 在學界和業界都取得了巨大的進展。但訓練和部署 LLM 非常昂貴，需要大量的計算資源和內存，因此研究人員開發了許多用于加速 LLM 預訓練、微調和推理的開源框架和方法。然而，不同硬件和軟件堆棧的運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分析了 LLM 訓練、微調、推理的運行時性能。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 上對不同規模（7B、13B 和 70B 參數）的 LLM，面向預訓練、微調、服務進行端到端的性能基準測試，涉及具有或不具有單獨優化技術的平臺，

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文章來源：機器之心
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作者簡介：專業的人工智能媒體和產業服務平臺