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2024 年 4 月 18 日，AI 社区对 Llama 3 70B 的发布表示欢迎，这是一款最先进的大型语言模型 （LLM）。该型号是 Llama 系列的下一代产品，支持广泛的用例。该模型 istelf 在广泛的行业平台上表现良好，并提供了新功能，包括改进的推理。

在之前的博客文章中，我们研究了使用推理引擎对 Llama 3 的量化和非量化版本执行推理的知名应用程序。我们在第 1 部分介绍了量化版本，在第 2 部分介绍了非量化版本。研究的重点是研究什么是最简单、性能最好的引擎，可以将 Llama 3 作为 API 端点。这篇文章着眼于此项目的下一次迭代，并着眼于不同 GPU 类型的性能。

经过测试的 GPU

在深入研究结果之前，让我们简要介绍一下我们测试过的 GPU：

• NVIDIA A6000：以其高内存带宽和计算能力而闻名，广泛用于专业图形和 AI 工作负载。
• NVIDIA L40：专为企业 AI 和数据分析而设计，提供均衡的性能。
• NVIDIA A100 PCIe：用于 AI 和高性能计算的多功能 GPU，采用 PCIe 外形尺寸。
• NVIDIA A100 SXM4：A100 的另一种变体，针对 SXM4 外形尺寸的最大性能进行了优化。
• NVIDIA H100 PCIe：该系列的最新产品，拥有更高的性能和效率，专为 AI 应用程序量身定制。

基准测试方法论

我们可以使用许多不同的引擎和技术来判断各种 GPU 的性能。我们决定利用 Hugging Face Text Generation Inference （TGI） 引擎作为为 Llama 3 提供服务的主要方式。这样做有一个主要原因。它是我们见过的唯一一个提供基准测试机制的推理引擎。

TGI 提供的基准测试允许查看批量大小、预填充和解码步骤。这是查看每秒平均、最小和最大令牌以及 p50、p90 和 p99 结果的绝佳方式。如果您想了解更多关于如何通过 TGI 进行基准测试的信息，请联系我们，我们很乐意为您提供帮助。

结果

RTX A6000

图：4xA6000 上的基准测试

L40型

Figure: Benchmark on 4xL40

A100 PCIe

Figure: Benchmark on 2xA100

A100 SXM4

Figure: Benchmark on 2xA100

H100 PCIe

图：2xH100 上的基准测试

长期以来，A100 都被认为是在大模型生产系统中的不二之选。

结论

Hugging Face TGI 提供了一种一致的机制，可以在多种 GPU 类型上进行基准测试。根据这些结果的性能，我们还可以计算出最经济高效的 GPU 来运行 Llama 3 的推理端点。了解这些细微差别有助于在部署 Llama 3 70B 时做出明智的决策，确保您获得最佳性能和投资价值。