Згідно зі звітом Jinshi від 3 липня, MosaicML, стартап-компанія зі штучного інтелекту, нещодавно протестувала та порівняла продуктивність чіпів AMD MI250 і чіпів Nvidia A100. MosaicML виявив, що продуктивність чіпів AMD може досягати 80% чіпів Nvidia, що значною мірою пов’язано з новою версією програмного забезпечення AMD, випущеною наприкінці минулого року, і новою версією програмного забезпечення з відкритим кодом PyTorch. Якщо AMD продовжить оновлювати програмне забезпечення відповідно до поточного прогресу, очікується, що продуктивність чіпа MI250 наздожене чіп Nvidia A100. Головний технічний директор MosaicML сказав: «Для більшості компаній, що займаються виробництвом чіпів (машинного навчання), програмне забезпечення є найбільшою слабкістю».
Переглянути оригінал
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
Згідно зі звітом Jinshi від 3 липня, MosaicML, стартап-компанія зі штучного інтелекту, нещодавно протестувала та порівняла продуктивність чіпів AMD MI250 і чіпів Nvidia A100. MosaicML виявив, що продуктивність чіпів AMD може досягати 80% чіпів Nvidia, що значною мірою пов’язано з новою версією програмного забезпечення AMD, випущеною наприкінці минулого року, і новою версією програмного забезпечення з відкритим кодом PyTorch. Якщо AMD продовжить оновлювати програмне забезпечення відповідно до поточного прогресу, очікується, що продуктивність чіпа MI250 наздожене чіп Nvidia A100. Головний технічний директор MosaicML сказав: «Для більшості компаній, що займаються виробництвом чіпів (машинного навчання), програмне забезпечення є найбільшою слабкістю».