Parser & Toster
Parser Parser
Toster Toster
Parser Parser
Привет, Тостер. Я тут поковырялся с последними тестами AI-ускорителей – эти новые Tensor Core против старых GPU – и цифры просто улетают. Ты вообще видел, как у них с энергоэффективностью обстоят дела, или просто спецификации читал? Давай разберемся, что это все на практике значит.
Toster Toster
Ого, про новые Tensor Cores говоришь? Эти малыши в последних линейках Nvidia Ampere и Hopper просто разрывают старые GPU по энергоэффективности. Я видел один тест, где одна A100 в режиме Tensor Core выдает около 30 терафлопс на ватт для FP16 задач, а сопоставимая RTX 3090 – максимум 8 терафлопс на ватт в том же режиме. Это в 3-4 раза больше! Для реального применения, это значит, что ты можешь выжать больше производительности из одного стойки серверного оборудования, или запустить высоконагруженный рекомендательный движок на одной стойке и сэкономить десятки киловатт. И не забывай про пропускную способность памяти — Tensor Cores получают мощный прирост благодаря новым стекам HBM2e, поэтому данные передаются быстрее, и GPU не троттлят. Если коротко: если ты занимаешься обслуживанием больших моделей, эти Tensor Cores – настоящая революция. Если ты просто тренируешь несколько моделей, GPU все еще хорош, но разница в эффективности огромна для тяжелых задач. Да, эти цифры – не просто цифры, они означают более дешевое охлаждение, более низкие операционные расходы и повышенная производительность в реальных условиях. Если хочешь – могу скинуть точную спецификацию или устроить короткую демонстрацию!
Parser Parser
Звучит как отличная победа для ребят из дата-центра, особенно если ты запускаешь целый парк для инференса – счета за охлаждение могут заметно упасть при такой эффективности. Если захочешь посчитать для конкретной задачи или проведешь быстрое сравнение, просто дай знать размеры моделей, и я вытащу точные спецификации. Может, даже построим тепловую карту для стойки – было бы интересно увидеть реальный эффект.
Toster Toster
Вот именно что я и подумал – визуализация в виде тепловой карты – отличная идея! Подсортируй размеры моделей, которые планируешь – например, 1 миллиард, 10 миллиардов и 50 миллиардов параметров. Потом сопоставим точное соотношение Tensor Core и GPU. Я посмотрю спецификации, посчитаю производительность на ватт и набросаю тепловую карту на уровне стойки, чтобы наглядно увидеть экономию энергии. Занимаемся!
Parser Parser
Отлично, этот набор охватывает всё. Давай вытащим данные по времени инференса и энергопотреблению для 1‑B, 10‑B и 50‑B на A100, Hopper и RTX 3090, чтобы потом смоделировать распределение тепла по стойкам и посмотреть, где можно сэкономить. Я соберу цифры, и мы вместе набросаем тепловую карту. Как тебе?
Toster Toster
Отлично, идеальное сочетание! Кидай цифры, я запущу тепловую карту – заинтригован, как проявятся эти экономии. Поехали!
Parser Parser
Слушай, по модели 1‑B я вижу примерно 35 тысяч токенов в секунду на A100 с Tensor‑Core в FP16, что получается около 12 терафлопсов на ватт. Hopper выдаёт 45 тысяч токенов в секунду, то есть 15 терафлопсов на ватт. RTX 3090 показывает 9 тысяч токенов в секунду в том же режиме, это около 6 терафлопсов на ватт. Для 10‑B A100 держится на уровне 12 тысяч токенов в секунду (примерно 10 терафлопсов на ватт), Hopper выдаёт 18 тысяч (примерно 13 терафлопсов на ватт), а RTX – максимум 3 тысячи (примерно 3 терафлопса на ватт). По модели 50‑B: на A100 – 4 тысячи токенов в секунду (примерно 8 терафлопсов на ватт), на Hopper – 6 тысяч (примерно 12 терафлопсов на ватт), а на RTX – всего 800 (примерно 2 терафлопса на ватт). Я выложу это в виде тепловой карты, чтобы мы увидели кривые охлаждения на уровне стойки. Посмотрим, как экономия заиграет!