大型语言模型GPU性能对比

TOPS（每秒万亿次运算）和FLOPS（每秒浮点运算次数）是表征GPU性能的两个重要指标，但它们与不同类型的计算操作相关，尤其是在运行和训练LLM（大型语言模型）时。

TOPS（每秒万亿次运算）

• TOPS通常衡量整数运算（INT8、INT16、INT32等）的性能。
• 它通常用于AI加速器（例如，Tensor Cores、NPUs、TPUs），因为LLM推理（输出生成、预测）通常采用定点运算，这比浮点计算更有效率。
• 对于推理，使用INT8或INT4运算，因为它们可以减少计算和内存需求，而不会显着降低模型性能。因此，AI加速器的标称性能通常以TOPS为单位。
• 示例：一个GPU可能具有200 TOPS的INT8运算性能，这意味着它可以每秒执行200万亿次整数运算。

FLOPS（每秒浮点运算次数）

• FLOPS衡量浮点运算（FP16、FP32、FP64）的执行速度。
• 它对于LLM训练至关重要，因为大型模型需要FP16或FP32精度才能进行准确的权重和梯度计算。
• 示例：一个现代GPU可能具有20 TFLOPS（万亿次浮点运算）FP32性能，这意味着它可以每秒执行20万亿次浮点运算。
• 对于非常大的模型（例如，GPT-4或Gemini），也使用FP16（半精度浮点数）和bfloat16（BF16）运算，因为它们速度更快，同时仍能为训练提供足够的精度。