相同的 LLM 在「不同 GPU 上」会产生不同输出？为什么？

这篇指南探讨了大型语言模型（LLMs）在不同GPU上运行时可能产生不同输出的有趣现象。它深入探讨了这些差异背后的技术原因，如并行计算、硬件架构的差异以及模型量化的影响。这些内容对于依赖LLMs稳定性表现的开发人员和企业尤为重要，因为它强调了在部署过程中考虑GPU变化的重要性。如果您对了解LLMs在不同硬件上的行为细微差别或确保AI应用程序产生一致结果感兴趣，这篇分析提供了宝贵的见解。- 不同的GPU会导致大语言模型(LLMs)产生不同的输出。 - 使用Nvidia Tesla T4和Nvidia A10G两种不同GPU的情况下，相同的输入会产生不同的输出。 - GPU的不同会影响并行计算处理、硬件架构和模型量化等方面。 - 随着提示词长度的增加，不准确性会增加，因为更长的提示词需要更多计算。 - 在使用多个GPU扩展时，采用模型分片策略可能会导致结果产生变化，但PyTorch的设计似乎保证了结果的一致性。