在 NVIDIA 的 A100 和 H100 GPU 之间为 LLM 训练进行选择,关键在于基于小时定价和性能提升的成本效益分析。虽然 H100 提供了显著更高的理论计算速度,但其在特定训练任务中的实际优势取决于性能提升是否能证明其更高的小时成本是合理的。内存密集型或计算密集型工作负载、模型大小以及数据加载效率等因素在决定哪个 GPU 能提供更便宜的最终训练任务方面起着至关重要的作用。 AI
影响 通过提供评估 GPU 成本效益的框架,帮助 AI 从业者优化 LLM 训练的硬件支出。
排序理由 对特定任务(LLM 训练)的硬件成本效益分析。
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