测试显示MI250加速卡也足够用。人工

因此确实有差距但差距并不算大，公司所以英伟达的迷信这些专用加速卡被各大公司哄抢 。是英伟A100 80GB版的73%。不需要进行额外的达芯各种配置。

AMD目前在软件优化方面不断改进，芯片性

AMD软件优化有望提升性能：

MosaicML还提到一点是提供加速卡制造商的主要弱点在于软件，其他加速卡也能用。类似蓝点

目前在人工智能热潮下英伟达股价水涨船高 ，人工毕竟这报告对英伟达来说可能不算是公司好消息 ，

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，迷信预计AMD新推出的英伟HPCGPU会更出色 ，然后在不改变底层软件代码的达芯情况下用来训练LLM算法 。

至少在之前业内基本都认同英伟达的芯片性加速卡提供最佳的性能，LLM训练堆栈保持稳定且性能良好 ，提供

对于这份评测报告AMD很高兴，

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。因为这支持了AMD「开放且易于实施的软件生态系统」用于AI行业的战略
。

英伟达对此则是拒绝评价，

两款加速卡的对比
：

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非得高价抢购英伟达显卡 ，也就是如何通过软件优化加速卡提供最佳性能
。所以不如保持沉默继续高价卖卡吧
。从而提供更好的性能用于计算
 。

其中AMD MI250加速卡的每GPU数据吞吐量相当于英伟达A100 40GB版的 80%，

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

选择这两款相对来说价格划算点的加速卡进行测试 ，最新产品是英伟达H100/AMD MI300系加速卡
。因为人工智能模型训练依靠英伟达提供的 A100/H100 加速卡。

MosaicML称在基于实际工作负载测试中，