Leaseweb 近期的一项分析对 AMD EPYC 9334 CPU 在大型语言模型 (LLM) 和文本转语音 (TTS) 推理工作负载上的性能进行了基准测试。研究表明，虽然 GPU 提供更高的吞吐量，但 CPU 可以是推理的经济高效且可预测的选择，尤其是在考虑延迟和每查询成本等因素时。基准测试突显了量化的影响，Q4 模型在 CPU 上的吞吐量明显优于 FP16，并且还与参考 Nvidia L4 GPU 比较了首次令牌时间 (TTFT) 和每秒令牌数 (tok/s) 等性能指标。 AI
影响 CPU 推理可以为某些 LLM 和 TTS 工作负载提供比 GPU 更可预测且更具成本效益的替代方案，尤其是在大规模应用时。
排序理由 文章展示了 AI 推理工作负载的基准测试结果和硬件性能分析。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=0.7]
AI 生成摘要 · Google Gemini · 来自 1 个来源。 我们如何撰写摘要 →
