AI SHOW 2026现场,比特智算展示搭载Blackwell架构的RTX 50系列(5090、5080等)和成熟40系列算力卡。50系引入FP4量化与GDDR7显存,推理性能大幅提升;40系兼容性强,性价比优。两系列支持高效AI训推服务器方案,助力企业低成本运行大模型训练与推理任务。
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比特智算多台AI训推服务器搭载着50系列与40系列算力卡,实时展示着大模型训练与推理任务的性能表现。搭载RTX 50系列算力卡的训推服务器正在进行大模型微调任务演示。现场展示的50系列包括5090、5080、5070等多个型号,基于Blackwell架构,首次引入了FP4原生支持与GDDR7显存技术。
RTX 5090作为旗舰产品,配备32GB GDDR7显存,带宽高达1.8TB/s,相较上一代的GDDR6X提升了约78%。在DeepSeek-V3 671B满血版模型推理演示中,单卡Prefill吞吐超过4000 tokens/s,Decode吞吐超过1000 tokens/s,刷新了消费级GPU的推理纪录。
FP4量化是50系列的另一大亮点,通过将模型权重量化至4位浮点精度,显存占用减少50%,读写吞吐量翻倍。现场演示显示,在几乎不损失模型输出精度的前提下,50系列在FP4模式下的推理吞吐较FP16提升超过3倍。这对于需要在本地运行大模型的企业用户而言,意味着可以用更少的硬件资源承载更大的模型。 40系列算力卡:成熟生态下的性价比之选 与50系列并排展示的是40系列算力卡,包括4090、4080、4070等型号。40系列在生态兼容性和性价比方面依然具备显著优势。 得益于24GB GDDR6X显存和超过1TB/s的带宽,4090在FP8量化下的推理吞吐依然保持领先水平。工作人员指出,对于百亿参数以下的中型模型,4090在性能上与50系列的差距并不明显,而价格却低约30%至50%。 生态成熟度是40系列的核心竞争力。现场展示的PyTorch、TensorFlow、Megatron-LM、vLLM等主流AI框架,在40系列上均能无缝运行。相比50系列需要适配新的驱动和工具链,40系列对于已经在使用上一代硬件的企业而言,迁移成本几乎为零。 值得一提的是,4090在单卡训练场景下依然表现强劲。在Llama-3-8B模型全量微调任务中,单张4090的训练吞吐达到120 samples/s,训练收敛速度与双卡H100相当。这对于中小型企业和科研机构而言,提供了极具性价比的训推解决方案。 AI训推服务器:软硬一体的高效交付 比特智算还展示了基于50系列和40系列的AI训推服务器整机方案,服务器采用模块化设计,支持PCIe 5.0 ×8接口,CPU与GPU之间的数据传输带宽翻倍。散热系统采用液冷+风冷的混合方案,确保GPU在高负载下稳定运行,噪音控制在55dB以下。 软件栈方面,比特智算预配置的AI平台镜像,集成CUDA、PyTorch、NCCL等核心组件,用户开箱即用。针对大模型训练,还预装了DeepSpeed、Megatron-LM等分布式训练框架,以及Flash Attention、KV Cache优化等加速算子。 从训练到推理的完整链路 比特智算5090单卡可以进行Llama-3-70B模型的LoRA微调任务,经过2000步训练,loss从2.5下降至0.8。
5080运行Stable Diffusion XL图像生成任务,同时配合CLIP模型进行图文匹配。生成一张高质量图像仅需1.5秒,图文匹配准确率达95%以上。 分布式训练可以由4张4090组成的训练集群完成,运行BERT-base模型的全量微调。通过优化后的NCCL通信,4卡扩展效率达到92%以上,训练吞吐达到450 samples/s。 |
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