GPU-Leistungsvergleich für große Sprachmodelle

TOPS (Tera Operations Per Second) und FLOPS (Floating Point Operations Per Second) sind zwei wichtige Kennzahlen zur Charakterisierung der GPU-Leistung, beziehen sich aber auf unterschiedliche Arten von Rechenoperationen, insbesondere beim Ausführen und Trainieren von LLMs (Large Language Models, große Sprachmodelle).

TOPS (Tera Operations Per Second)

• TOPS messen im Allgemeinen die Leistung von Integer-Operationen (INT8, INT16, INT32 usw.).
• Sie werden typischerweise für KI-Beschleuniger (z. B. Tensor Cores, NPUs, TPUs) verwendet, da die Inferenz (Ausgabeerzeugung, Vorhersage) von LLMs oft Festkommaoperationen nutzt, die effizienter sind als Gleitkommaberechnungen.
• Für die Inferenz werden INT8- oder INT4-Operationen verwendet, da sie den Rechen- und Speicherbedarf reduzieren, ohne die Modellleistung wesentlich zu beeinträchtigen. Daher wird die beworbene Leistung von KI-Beschleunigern oft in TOPS angegeben.
• Beispiel: Eine GPU könnte eine Leistung von 200 TOPS für INT8-Operationen haben, was bedeutet, dass sie 200 Billionen Integer-Operationen pro Sekunde ausführen kann.

FLOPS (Floating Point Operations Per Second)

• FLOPS messen die Ausführungsgeschwindigkeit von Gleitkommaoperationen (FP16, FP32, FP64).
• Sie sind entscheidend für das Training von LLMs, da große Modelle FP16- oder FP32-Präzision für genaue Gewichtungs- und Gradientenberechnungen benötigen.
• Beispiel: Eine moderne GPU könnte eine FP32-Leistung von 20 TFLOPS (TeraFLOPS) haben, was bedeutet, dass sie 20 Billionen Gleitkommaoperationen pro Sekunde ausführen kann.
• Für sehr große Modelle (z. B. GPT-4 oder Gemini) werden auch FP16-Operationen (halbe Präzision von Gleitkommazahlen) und bfloat16 (BF16)-Operationen verwendet, da sie schneller sind und dennoch für das Training ausreichend genau.