Introduction à la MI300X #
Les tests couvrent une large gamme de scénarios, y compris le traitement du langage et la segmentation d’image médicale.
La MI300X a été examinée dans deux configurations différentes, utilisant les processeurs Epyc Genoa en Zen 4 et Epyc Turin en Zen 5, montrant des améliorations notables avec la dernière génération de CPU.
Comparaison de performances avec la H100 #
Lors de l’évaluation sur MLPerf Inference 4.1 avec un modèle Llama2-70B, la MI300X, couplée à un Epyc Genoa, a atteint des scores de 21,028 tokens/s en mode serveur et 23,514 tokens/s en mode offline. Ces scores augmentent lorsque la carte est jumelée avec un Epyc Turin, atteignant respectivement 22,021 et 24,110 tokens/s.
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En comparaison, une configuration similaire utilisant la NVIDIA H100 montre que, bien que la MI300X soit légèrement inférieure en mode offline, elle surpasse la solution de NVIDIA de 2% en mode serveur lorsque couplée à un Epyc Turin.
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Analyse des coûts et avantages #
Un aspect crucial de la MI300X est son coût significativement plus bas par rapport à la H100. Alors que la H100 peut coûter environ $40 000, la solution d’AMD peut être acquise pour environ $10 000, selon le volume de vente et les négociations commerciales, représentant seulement un quart du prix de son concurrent.
De plus, la MI300X présente une capacité de mémoire nettement supérieure, avec 192 Go de HBM3 contre 96 Go au maximum pour la H100, ce qui peut être un avantage déterminant dans de nombreux scénarios d’utilisation.
- AMD dévoile la RADEON Instinct MI300X.
- Des benchmarks sur MLPerf montrent des performances compétitives.
- Coût significativement inférieur à celui de la H100 de NVIDIA.
| Aspect | Détails |
|---|---|
| 🔍 Performances | La MI300X atteint jusqu’à 24,110 tokens/s en mode offline avec un CPU Epyc Turin. |
| 💵 Coût | Environ $10,000, un quart du prix de la H100, selon volume et négociations. |
| 📊 Mémoire | 192 Go de HBM3, le double de la capacité maximale de la H100. |
En résumé, la RADEON Instinct MI300X d’AMD présente une option attrayante pour ceux qui cherchent des performances d’IA de haut niveau sans le coût prohibitif des solutions concurrentes. Ses améliorations en termes de coût et de capacité mémoire en font un choix judicieux pour les entreprises et les chercheurs en IA.
Pourquoi le MI300X est-il tellement moins cher que la H100? C’est un peu suspect, non? 🧐
Intéressant de voir AMD monter en puissance face à NVIDIA. Go AMD!
Super article! Merci pour le comparatif détaillé. 😊
Est-ce que la différence de mémoire affecte vraiment les performances dans des cas d’usage réels?
Je comprends pas trop les tokens/s, ça veut dire quoi exactement?
Quelqu’un a des retours d’expérience sur la MI300X en utilisation quotidienne?
Je suis sceptique… Comment AMD peut proposer un prix aussi bas avec de telles specs? Coupes sur la qualité?
Enfin une alternative viable à la H100! J’étais temps.
C’est bien beau tout ça, mais est-ce que la MI300X est compatible avec les infrastructures existantes?
Excellent article! Cela aide vraiment à comprendre les enjeux. 👍
Peut-on s’attendre à ce que le prix de la H100 baisse avec la sortie de la MI300X?
Dommage que l’article ne parle pas plus de l’impact environnemental de ces technologies. 🙁
Pour ceux qui ont testé, la MI300X est-elle bruyante en fonctionnement?
Quels sont les benchmarks pour des applications de traitement d’image? Ça m’intéresse plus que le langage.