MI300X — новейший и лучший флагман AMD с искусственным интеллектом, созданный для того, чтобы конкурировать с Nvidia H100. Будущий MI325X будет конкурировать с H200, а MI350 и MI400 — с Blackwell B200. Chips and Cheese протестировали чудовищный графический процессор AMD в различных низкоуровневых тестах и тестах искусственного интеллекта и обнаружили, что он часто значительно превосходит H100 от Nvidia.

Однако, прежде чем мы начнем, стоит упомянуть множество предостережений. В статье Chips and Cheese не упоминается, какой уровень настройки был выполнен в различных тестовых системах, а программное обеспечение может оказать серьезное влияние на производительность — например, Nvidia заявляет, что с момента запуска удвоила производительность вывода H100 за счет обновлений программного обеспечения. Chips and Cheese также упоминает о конкретной помощи со стороны AMD при тестировании, но, похоже, не получила аналогичной информации от Nvidia, поэтому в результатах тестов может быть некоторая предвзятость. Chips and Cheese также сравнивает MI300X в первую очередь с PCIe-версией H100, которая является самой слабой версией H100 с самыми низкими характеристиками.

Если оставить в стороне предостережения, то низкоуровневые тесты Chips and Cheese показывают, что MI300X, построенный на новейшей архитектуре AMD CDNA 3, представляет собой хороший дизайн с аппаратной точки зрения. Производительность кэширования чипа выглядит просто впечатляющей благодаря сочетанию в общей сложности четырех кэшей, включая кэш L1 объемом 32 КБ, скалярный кэш объемом 16 КБ, кэш L2 объемом 4 МБ и массивный кэш Infinity объемом 256 МБ (который служит кэшем L3). CDNA 3 — это первая архитектура, унаследовавшая Infinity Cache, которая впервые была представлена на RDNA 2 (игровая графическая архитектура AMD второго поколения, используемая в серии RX 6000).

Изображение: Чипсы и сыр

Мало того, что имеется четыре кэша для ядер графического процессора MI300X, они еще и быстрые. Тесты кэша Chips and Cheese показывают, что пропускная способность кэша MI300X значительно лучше, чем у Nvidia H100 на всех соответствующих уровнях кэша. Производительность кэша L1 показывает, что MI300X может похвастаться в 1,6 раза большей пропускной способностью по сравнению с H100, в 3,49 раза большей пропускной способностью кэша L2 и в 3,12 раза большей пропускной способностью кэша последнего уровня MI300X, который будет его бесконечным кэшем.

Изображение: Чипсы и сыр

Подобные преимущества также распространены в производительности видеопамяти и локальной памяти MI300X (т. е. скалярного кэша). Графический процессор AMD имеет в 2,72 раза больше локальной памяти HBM3 и в 2,66 раза большую пропускную способность видеопамяти, чем H100. Единственная область в тестах памяти, где графический процессор AMD проигрывает, — это результаты по задержке памяти, где H100 на 57% быстрее.

Имейте в виду, что опять же речь идет о карте H100 PCIe самой низкой спецификации с 80 ГБ HBM2E. Более поздние версии, такие как H200, включают до 141 ГБ HBM3E с пропускной способностью до 4,8 ТБ/с. Вариант H100 SXM также имеет значительно более быстрый HBM, обеспечивающий пропускную способность до 3,35 ТБ/с, поэтому использование карты Chips and Cheese с пропускной способностью 1,8 ТБ/с явно снижает производительность.

Двигаясь дальше, производительность вычислений — это еще одна категория, в которой Chips and Cheese увидели, что MI300X доминирует над графическим процессором Nvidia H100. Пропускная способность инструкций смехотворно высока в пользу чипа AMD. Иногда MI300X был в 5 раз быстрее, чем H100, а в худшем случае — примерно на 40 % быстрее. Результаты производительности инструкций Chips and Cheese учитывают вычисления INT32, FP32, FP16 и INT8.

(Изображение предоставлено: Чипсы и сыр)

(Изображение предоставлено: Чипсы и сыр)

(Изображение предоставлено: Чипсы и сыр)

Одним из последних и, вероятно, наиболее важных тестов, проведенных Chips and Cheese, было тестирование искусственного интеллекта не только с MI300X и H100, но и с GH200 (для одного из тестов). Компания Chips and Cheese's провела два теста с использованием Mixtral 8-7B и LLaMA3-70B. Любопытно, что аппаратные конфигурации здесь начинают становиться более разнообразными и противоречивыми.

Результаты Mixtral показывают, как различные варианты конфигурации могут иметь большое значение — например, на одной карте H100 емкостью 80 ГБ не хватает памяти, в то время как MI300X без KVcache также работает плохо. GH200 работает намного лучше, хотя MI300X по-прежнему лидирует, а два графических процессора H100 SXM5 достигают производительности примерно на 40 % выше. (Два графических процессора H100 были необходимы даже для того, чтобы попытаться запустить модель с выбранными настройками.)

Переходя к результатам LLaMA3-70B, мы получаем другой набор оборудования. На этот раз даже два графических процессора H100 не смогли запустить модель из-за нехватки памяти (с длиной ввода и вывода, установленной на 2048, и использованием FP16). H100 с INT8 также работал довольно плохо при той же настройке длины ввода/вывода 2048. Уменьшение длины до 128 значительно улучшило производительность, хотя она все еще сильно отставала от MI300X. Два графических процессора H100 с длиной ввода/вывода 128, использующие INT8, наконец-то начинают выглядеть хотя бы в некоторой степени конкурентоспособными.

MI300X с его огромной памятью в 192 ГБ мог работать как с длиной 2048, так и с длиной 128, используя FP16, причем последний обеспечивал лучший результат - 4858. Любопытно, что H200 от Nvidia был исключен из этого тестирования, что потенциально могло бы дать лучшие результаты. чем то, что было показано, но не было предоставлено никаких подробностей о том, почему использовались тесты и настройки.

Отнеситесь к этим результатам скептически.

Хотя результаты вычислений и производительности кэша показывают, насколько мощным может быть процессор AMD MI300X, тесты ИИ ясно демонстрируют, что настройка вывода ИИ может стать разницей между продуктом с ужасной производительностью и продуктом, ведущим в своем классе. Самая большая проблема, с которой мы сейчас сталкиваемся в отношении результатов ИИ в целом, заключается в том, что мы не знаем, насколько оптимизирован стек программного обеспечения для каждого графического процессора.

Во введении говорится: «Мы также хотели бы поблагодарить Элио из NScale, который помог нам оптимизировать наши прогоны LLM, а также нескольких людей из AMD, которые помогли убедиться, что наши результаты воспроизводимы на других системах MI300X». Никаких упоминаний о каких-либо консультациях с представителями Nvidia не упоминается, а это говорит о том, что это скорее взгляд на MI300X, спонсируемый AMD.

Заключение начинается со слов «Заключительные слова: атака на аппаратное доминирование NVIDIA». Это определенно намерение AMD, а архитектура CDNA 3 и MI300X — шаг в правильном направлении. Однако, как мы видели на многих других тестах оборудования искусственного интеллекта для центров обработки данных, и как утверждает сам сайт, «дьявол кроется в деталях». От использования явно более медленной карты PCIe H100 для большинства тестов до выборочных результатов, явно есть некоторые вопросы относительно особенностей тестирования. Мы видели, как Nvidia подвергала сомнению ранее опубликованные данные о производительности AMD и Intel, например, указывая на использование неоптимальных настроек.

Результаты необработанного кэша, пропускной способности и вычислений MI300X выглядят очень хорошо. Но эти графические процессоры также специально созданы для горизонтального масштабирования и больших установок, поэтому даже если один MI300X явно превосходит одиночный H100 (или H200, если на то пошло), это не говорит о том, как картина может измениться с десятками, сотнями или даже тысячами. графических процессоров, работающих в тандеме. Программное обеспечение и экосистема также важны, и в прошлом Nvidia удерживала лидерство с CUDA. Низкоуровневые тесты такого оборудования могут быть интересными, и эти результаты показывают, что происходит, когда вашему графическому процессору не хватает видеопамяти для конкретной модели. Но мы подозреваем, что это далеко не последнее слово в отношении AMD MI300X и Nvidia H100.

Источник: Tomshardware.com