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Le GPU NVIDIA, in genere, offrono prestazioni migliori nel campo dell'intelligenza artificiale rispetto alle controparti di AMD. Alcuni test con i distillati di DeepSeek-R1, realizzati da AMD, dipingono però una situazione diversa.

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Interessante.
Chissà se si potranno utilizzare a questo punto anche le schede AMD nei model learning di Stable Diffusion, che in questo momento =credo, non li ho mai usati= si possano fare solo con le schede RTX **90 della NVIDIA (servono 24GB per quanto ho letto).
Sarebbe molto più economico e ci farei a questo punto un pensierino :rolleyes:

No dai,non è possibile,deve essere una fake news costruita ad hoc,tutti sanno che le schede video AMD e pure quelle Intel,sono costruite con escrementi di tutti gli esseri viventi di questo pianeta e che le uniche schede video che devono esistere su questo pianeta devono essere Nvidia,lo dicono pure alcuni scienziati di fama mondiale che scrivono su questo e altri forum.....
Scherzi a parte,le schede AMD erano indietro solo in RT e unità per usare elementi IA per generare frame finti, altrimenti le prestazioni in raster (che sono sempre calcoli) se la cavavano bene.

Quando la memoria è saturata dal modello, le prestazioni in token/s sono praticamente esclusivamente dipendenti dalla banda di memoria a disposizione, mentre se se ne usa meno ci saranno altri tipi di overhead.

Dunque vediamo che DeepSeek R1 Distill Qwen 32B, che in 4-bit richiederà circa 16GB di memoria solo per il modello, le prestazioni in token/s sono congruenti con la differenza di banda. (960 GB/s della 7900 XTX contro 1006 GB/s della RTX4090 = quasi esattamente il 96% della banda).

La 4080 Super ha 736 GB/s di banda, e i 906 GB/s della 7900 XTX sono il 22% di velocità in più, guarda caso proprio la differenza riportata per DeepSeek R1 Distill Qwen 14B (circa 7GB di memoria in 4-bit).

I modelli più piccoli non sono da utilizzare in 4-bit se possibile.

https://www.hwupgrade.it/immagini/deepseek-amd-vs-nvidia-30-01-2025.jpeg

Vediamo