La révolution des GPU AI par Moore Threads : S4000 plus puissant que jamais
Le développement des GPU d’IA de Moore Threads semble faire de grands progrès, avec son dernier accélérateur de GPU d’IA S4000 qui est exponentiellement plus rapide que son prédécesseur. Selon cnBeta, un entraînement d’un nouveau cluster de calcul intelligent Kua’e Qianka équipé de GPU S4000 s’est classé troisième plus rapide lors de tests d’IA, surpassant plusieurs concurrents constitués de clusters de GPU d’IA Nvidia. Le test de référence a été réalisé lors d’un test de stabilité du cluster de calcul intelligent Kua’e Qianka. L’entraînement a duré un total de 13,2 jours et aurait apparemment fonctionné parfaitement sans aucun défaut ni interruption pendant toute la durée du test. Le modèle d’IA utilisé pour tester le nouveau cluster de calcul était le modèle de langage large MT-infini-3B. (Crédit image : cnBeta)
Des performances impressionnantes pour les GPU Moore Threads
Le nouveau cluster informatique se classe apparemment parmi les meilleurs clusters de GPU d’IA de même taille (utilisant le même nombre de GPU, vraisemblablement). Cependant, le tableau ci-dessus manque clairement de détails. Le cluster MTT S4000 a été comparé à des GPU Nvidia non spécifiés, par exemple, nous ne savons pas s’il s’agit des GPU A100, H100 ou H200, mais nous pensons que l’A100 est le plus probable. Les charges de travail ne sont pas non plus les mêmes. Entraîner le MT-infini-3B pourrait être très différent de l’entraînement du Llama3-3B, par exemple. À prendre avec du recul, en d’autres termes.
Même si la comparaison n’est pas tout à fait pertinente, l’entraînement de LLM sur les GPU Moore Threads représente une étape importante dans la feuille de route nationale des GPU en Chine. Le cluster de calcul Kua’e Qianka suggère au moins que les GPU d’IA MTT S4000 sont compétitifs avec l’architecture A100 de génération précédente de Nvidia. Cela est confirmé par les performances brutes du S4000, qui non seulement surpassent de manière significative les prédécesseurs des GPU d’IA S3000 et S2000 de Moore Threads, mais surpassent également les accélérateurs d’IA basés sur Turing de Nvidia. Le S4000 n’égale pas les accélérateurs de GPU d’IA A100 de Nvidia, mais peut-être n’est-il pas loin des niveaux de performance d’Ampere.
Un pas important pour Moore Threads dans l’industrie des GPU
Pour Moore Threads, la capacité de performance du Kua’e Qianka est une grande victoire, quelles que soient les GPU Nvidia ou LLM testés. Cela démontre que Moore Threads est désormais capable de construire des GPU d’IA capables de réaliser un travail similaire aux concurrents de Nvidia, AMD et Intel en matière de GPU d’IA. Il ne performe peut-être pas mieux, mais c’est une étape importante sur le chemin vers des supercalculateurs et des clusters d’IA plus rapides et plus performants.
C’est un exploit impressionnant pour un fabricant de GPU fondé il y a moins de cinq ans. Si Moore Threads parvient à continuer à offrir des améliorations de performance générationnelle significatives, il pourrait avoir un accélérateur de GPU d’IA en mesure de rivaliser avec ses homologues occidentaux dans les prochaines années. C’est un grand “si” bien sûr, et nous savons par expérience que le développement des GPU ne se déroule pas toujours comme prévu.
Nous serons également intéressés de voir si Moore Threads peut mettre ses capacités de performance en IA apparemment bonnes dans ses cartes graphiques de jeu. Jusqu’à présent, les GPU MTT ont souffert lors de tests de jeu, en partie en raison de pilotes/optimisations immatures. Alors que l’IA nécessite beaucoup de puissance de calcul, elle est différente de la graphique informatique en temps réel, donc l’expertise dans un domaine n’implique pas des capacités similaires dans l’autre.
Source : www.tomshardware.com
