Компания Stability AI, разработчик популярной модели генеративного ИИ Stable Diffusion, сравнила производительность модели Stable Diffusion 3 на популярных ускорителях вычислений для центров обработки данных, включая Nvidia H100 Hopper, A100 Ampere и Intel Gaudi2. По утверждению Stability AI, Intel Gaudi2 продемонстрировал производительность примерно на 56 % выше, чем Nvidia H100.
Источник изображения: Intel
В отличие от H100, который представляет собой суперскалярный графический процессор с тензорными CUDA-ядрами, Gaudi2 специально спроектирован для ускорения генеративного ИИ и больших языковых моделей (LLM). В тестах приняли участие пары кластеров, которые в сумме обеспечивали по 16 тех или ускорителей, а проводились тесты с постоянным размером батча (число тренировочных объектов) в 16 на каждый ускоритель (всего 256). Системы на Intel Gaudi2 оказались способны генерировать 927 изображений в секунду по сравнению с 595 изображениями для ускорителей H100 и 381 изображением в секунду для массива A100.
Источник изображения: Stability AI
При увеличении количества кластеров до 32, а числа ускорителей до 256 и размере батча 16 на ускоритель (общий размер 4096), массив Gaudi2 генерирует 12 654 изображения в секунду или 49,4 изображения в секунду на ускоритель, по сравнению с 3992 изображениями в секунду или 15,6 изображениями в секунду на устройство у массива A100 Ampere.
Источник изображения: Nvidia
Необходимо отметить, что производительность ускорителей ИИ измерялась с использованием фреймворка PyTorch, а в случае применения оптимизации TensorRT чипы A100 создают изображения до 40 % быстрее, чем Gaudi2. Тем не менее, исследователи Stability AI ожидают, что при дальнейшей оптимизации Gaudi2 превзойдёт A100. Компания полагает, что более быстрый интерконнект и больший объем памяти (96 Гбайт) делают решения Intel вполне конкурентоспособными и планирует использовать ускорители Gaudi2 в Stability Cloud.
Источник изображения: techpowerup.com
По сообщению Stability AI, в более ранних тестах модели Stable Diffusion XL с использованием фреймворка PyTorch ускоритель Intel Gaudi2 генерирует при 30 шагах изображение размером 1024 × 1024 за 3,2 секунды по сравнению с 3,6 секунды для PyTorch на Nvidia A100 и 2,7 секунды при использовании оптимизации TensorRT на Nvidia А100.