韓国の新興企業MangoBoostは、AIトレーニングの効率とスケーラビリティ向上のための最先端システムソリューションを提供しています。
MLPerf Training v5.0の投稿を通じて、AMD Instinct MI300X GPUを利用した大規模AIトレーニングのスケーラビリティと効率を実証しました。
MangoBoostは32個のAMD GPUを4ノードに渡って使用し、Llama2-70B-LoRAモデルを僅か10.91分でファインチューニングし、AMD GPUにおける最速のマルチノードMLPerfベンチマークを記録しました。
システムはほぼ直線的なスケーリング効率（95-100%）を実現し、MangoBoostのスタックが実稼働環境での実用的かつスケーラブルなLLMトレーニングをサポートできることを証明します。
この結果は、ベンチマークの成功だけでなく、企業がネットワークのボトルネックや厳格なインフラ依存性に囚われることなくLLMトレーニングを信頼性高く拡張できることを示しています。
MangoBoostのプラットフォームは、様々なモデルサイズや構造に対応するパフォーマンスを実証しました。これらの結果から、ベンチマークだけでなく、多様な実用規模のユースケースにおいても一般性があることが確認されています。
出典 : MangoBoost sets new benchmark for multi-node LLM training on AMD GPUs https://evertiq.com/news/2025-06-06-mangoboost-sets-new-benchmark-for-multi-node-llm-training-on-amd-gpus
