AMD MI3002 궁극의 LLM 서빙 성능 | AMD MI300을 위한 ROCm vLLM 최적화 튜토리얼 (PyTorch 사례 포함) AMD MI300 GPU의 잠재력을 최대한 활용하기 위한 완벽 가이드입니다. 이 글은 vLLM을 사용한 대규모 언어 모델(LLM) 서빙 성능 최적화 방법을 단계별로 안내하는 ROCm vLLM 최적화 튜토리얼입니다. BF16 혼합 정밀도, FP4 양자화부터 일반적인 PyTorch on MI300 최적화 사례까지 다루어, 여러분의 AI 프로젝트 성능을 한계까지 끌어올릴 수 있는 실질적인 기술과 코드를 제공합니다. LLM 추론 성능 MI300 vs H100 | 비용과 성능 완벽 비교AMD MI300X와 NVIDIA H100을 LLM 추론 관점에서 비교. MLPerf, vLLM 실측, 메모리·대역폭, 토큰당 비용(TCO)까지 분석해 최적 GPU 선택 가이드.tech-in-depth-hub.blogspot.com.. 2025. 11. 22. AI 반도체 경쟁 분석 AMD MI300 vs NVIDIA H100 비교 인공지능(AI) 시장의 두 거인, AMD와 NVIDIA가 선보인 대표 AI 가속기 MI300과 H100을 심층 비교합니다. 이 글에서는 아키텍처, 성능 벤치마크, 메모리, 확장성, 총 소유 비용(TCO)까지 모든 측면을 분석하여, 당신의 비즈니스와 연구에 가장 적합한 GPU를 선택할 수 있도록 돕습니다. LLM 추론 성능 MI300 vs H100 | 비용과 성능 완벽 비교AMD MI300X와 NVIDIA H100을 LLM 추론 관점에서 비교. MLPerf, vLLM 실측, 메모리·대역폭, 토큰당 비용(TCO)까지 분석해 최적 GPU 선택 가이드.tech-in-depth-hub.blogspot.com목차1. 아키텍처 및 코어 구성: 기술 기반 이해2. MI300X H100 성능 비교 벤치마크를 통한 실질적.. 2025. 11. 21. 이전 1 다음
