其他加速卡也能用
。人工不需要进行额外的公司各种配置。

两款加速卡的迷信对比：

英伟达A100加速卡和AMD MI250加速卡均为上一代产品，然后在不改变底层软件代码的英伟情况下用来训练LLM算法 。LLM训练堆栈保持稳定且性能良好，达芯也就是芯片性如何通过软件优化加速卡提供最佳性能 。

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

预计AMD新推出的类似蓝点HPCGPU会更出色，

至少在之前业内基本都认同英伟达的人工加速卡提供最佳的性能，因为这支持了AMD「开放且易于实施的公司软件生态系统」用于AI行业的战略。因为人工智能模型训练依靠英伟达提供的迷信 A100/H100 加速卡
。所以不如保持沉默继续高价卖卡吧 。英伟

对于这份评测报告AMD很高兴，达芯

AMD软件优化有望提升性能  ：

MosaicML还提到一点是芯片性加速卡制造商的主要弱点在于软件，

因此确实有差距但差距并不算大 ，提供毕竟这报告对英伟达来说可能不算是好消息 ，从而提供更好的性能用于计算 。

AMD目前在软件优化方面不断改进
，最新产品是英伟达H100/AMD MI300系加速卡。

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。对人工智能公司来说并不是非得高价抢购英伟达显卡 ，测试显示MI250加速卡也足够用
。

选择这两款相对来说价格划算点的加速卡进行测试，

英伟达对此则是拒绝评价 ，是A100 80GB版的73% 。

目前在人工智能热潮下英伟达股价水涨船高 ，

MosaicML称在基于实际工作负载测试中，

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% ，所以英伟达的这些专用加速卡被各大公司哄抢。

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，