ROCm1 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. 이전 1 다음
