LLM训练堆栈保持稳定且性能良好，人工从而提供更好的公司性能用于计算。

其中AMD MI250加速卡的迷信每GPU数据吞吐量相当于英伟达A100 40GB版的 80%，所以英伟达的英伟这些专用加速卡被各大公司哄抢 。最新产品是达芯英伟达H100/AMD MI300系加速卡。其他加速卡也能用 。芯片性也就是提供如何通过软件优化加速卡提供最佳性能。

对于这份评测报告AMD很高兴 ，类似蓝点

MosaicML称在基于实际工作负载测试中 ，人工

AMD目前在软件优化方面不断改进，公司

AMD软件优化有望提升性能
：

MosaicML还提到一点是迷信加速卡制造商的主要弱点在于软件 ，因为这支持了AMD「开放且易于实施的英伟软件生态系统」用于AI行业的战略 。

两款加速卡的达芯对比  ：

英伟达A100加速卡和AMD MI250加速卡均为上一代产品
，对人工智能公司来说并不是芯片性非得高价抢购英伟达显卡，所以不如保持沉默继续高价卖卡吧 
。提供预计AMD新推出的HPCGPU会更出色
，

至少在之前业内基本都认同英伟达的加速卡提供最佳的性能，因为人工智能模型训练依靠英伟达提供的 A100/H100 加速卡。毕竟这报告对英伟达来说可能不算是好消息 ，

因此确实有差距但差距并不算大，

英伟达对此则是拒绝评价  ，

该公司使用多种工具对英伟达A100加速卡和AMD MI250加速卡进行测试
，

人工智能初创公司MosaicML在详细评测后称大家不应该迷信英伟达芯片 , 因为AMD米兰芯片的性能并不差 。

MosaicML 公司发布的测试报告原文可以点击这里查看： https://www.mosaicml.com/blog/amd-mi250

然后在不改变底层软件代码的情况下用来训练LLM算法。不需要进行额外的各种配置
。

目前在人工智能热潮下英伟达股价水涨船高，

选择这两款相对来说价格划算点的加速卡进行测试，测试显示MI250加速卡也足够用。是A100 80GB版的73%。