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该帖子仅提供了一个链接：https://semianalysis.com/2024/12/22/mi300x-vs-h100-vs-h200-benchmark-part-1-training/，无具体可翻译内容

讨论总结

这篇文章是关于MI300X、H100和H200基准测试训练部分的讨论。评论者们提到了AMD训练目前存在痛苦且未解决的问题，同时也看到在推理方面尤其是在Linux上GPU表现不错的情况。还讨论了AMD硬件能力与软件利用能力的差距、AMD当前的性能/总体拥有成本与英伟达相近等情况。部分人期待后续关于推理的文章，也有人分享了与AMD相关人员会面的情况，整体氛围积极向上，大家对AMD的未来充满希望。

主要观点

  1. 👍 AMD上的训练目前存在问题且尚未解决
    • 支持理由：多位评论者提到AMD训练的问题，如“ Yeah, I think it has been known that training on AMD is rather painful atm, so sad to see it is still not solved.”
    • 反对声音：无
  2. 🔥 AMD未来光明但当下存在硬件能力与软件利用能力的差距
    • 正方观点：作者指出由于硬件能力和软件利用能力之间存在差距，AMD当下情况不太乐观，但未来光明
    • 反方观点：无
  3. 💡 AMD当前性能/总体拥有成本与英伟达相近
    • 解释：虽然AMD存在软件方面的问题，但是在性能/总体拥有成本方面与英伟达差不多
  4. 💡 对后续关于推理的文章表示期待
    • 解释：在关于训练的文章下，评论者表示期待后续推理文章，可能源于对硬件在推理方面表现的好奇
  5. 💡 AMD软件栈存在差距，且已有改进正在推进
    • 解释：评论者分享与AMD相关人员会面情况，提到AMD软件栈存在差距，但已有改变正在进行中

金句与有趣评论

  1. “😂 Yeah, I think it has been known that training on AMD is rather painful atm, so sad to see it is still not solved.”
    • 亮点：直接指出AMD训练目前存在的问题，表达出一种无奈
  2. “🤔 My take - away is that the future of AMD is very bright, but their present is not so much due to a gap between hardware capabilities and software’s ability to utilize those capabilities.”
    • 亮点：简洁地概括了AMD的现状与未来的展望，点出硬件软件能力差距的影响
  3. “👀 Oh yeah you’re right. All supercomputers run AMD. If they manage a nice software stack as an extension of their hardware capabilities we could see some really interesting developments.”
    • 亮点：提出了如果AMD构建良好软件栈可能带来有趣发展的设想

情感分析

总体情感倾向是积极乐观的。主要分歧点较少，不过在对AMD未来发展的看法上存在一定的不同程度的乐观态度，如有人认为AMD未来光明但当下问题较多，也有人对AMD未来改进充满信心。可能的原因是大家对AMD硬件和软件发展的不同预期以及对不同评测结果的理解。

趋势与预测

  • 新兴话题：英特尔在超级计算机领域的情况可能会引发后续讨论。
  • 潜在影响：如果AMD能够解决软件栈的问题，可能会对GPU市场竞争格局产生影响，在超级计算机等领域也可能有更好的表现。

详细内容：

标题：MI300X 与 H100、H200 基准测试讨论热度高

在 Reddit 上，一篇题为“[SemiAnalysis] MI300X vs H100 vs H200 Benchmark Part 1: Training – CUDA Moat Still Alive”的帖子引发了广泛关注，其链接为 https://semianalysis.com/2024/12/22/mi300x-vs-h100-vs-h200-benchmark-part-1-training/ 。该帖获得了众多点赞和大量评论，主要围绕着 AMD 在训练和推理方面的表现以及其与 Nvidia 的对比展开了热烈讨论。

讨论焦点与观点分析： 有人认为，目前在 AMD 上进行训练相当痛苦，这一问题仍未解决，希望 2025 年能有更多实质性进展。有人指出，在推理方面，这些 GPU 在 Linux 上能真正发挥作用，已使用本地 LLMs 数月，相关软件能完全识别 GPU 并提供无缝加速。还有人表示，AMD 的未来很光明，但当下由于硬件能力和软件利用能力之间存在差距，表现不佳。不过，即便软件存在问题，其当前的性能/总拥有成本与 Nvidia 大致相同。也有人认为，尽管文章给了 AMD 各种可能的优势，它还是表现欠佳。有人觉得文章中的信息和分析相对较好，虽然有些主观，但结论总体可能是正确的。有人提到最大的 AMD 集群是 LLNL 的 El Capitan，国家实验室对其有深入了解。有人认为 AMD 目前软件堆栈不行，需要外部压力推动发展。有人分享了英特尔在超级计算机领域的情况。还有人期待关于推理的文章。

总的来说，讨论中对于 AMD 的未来看法存在分歧，有人充满期待，认为其有潜力；也有人对其当下表现不满。同时，大家对于硬件与软件的协同发展以及外部压力对其改进的作用等方面都有深入的思考。