Legjobb felhőalapú GPU-szolgáltatók az AMD MI300X-szel

Mi is az AMD MI300X valójában

Az MI300X az AMD zászlóshajó adatközponti gyorsítója, amely a CDNA 3 architektúrán alapul, és kifejezetten nagy nyelvi modellek tanítására és következtetésére tervezték. Bérléskor meghatározó jellemzője a memória: minden MI300X 192 GB HBM3 memóriával rendelkezik, nagyon magas összesített sávszélességgel, több terabájt/másodperc tartományban. Ez jelentősen több csomagon belüli memória, mint a legtöbb versenytárs egyetlen gyorsítójánál az adott generációban, és ez az egyetlen legfőbb oka annak, hogy a bérlők ezt a kártyát választják.

Architekturálisan chiplet kialakítású, több számítási lapkát (XCD-ket) csomagol össze, amelyek fölött halmozott HBM3 memória található egy fejlett összeköttetésen keresztül. Az AI matematikához támogatja a mai fontos pontosságokat, beleértve az FP16, BF16, FP8 és INT8 formátumokat, amelyeket dedikált mátrixmotorokon hajt végre, amelyek az AMD analógjai a tensor magoknak. Ez egy nagy teljesítményű, folyadékhűtéses vagy nagy légáramlású adatközponti komponens, körülbelül 750 W-os kategóriában, így csak szolgáltató szerverében találkozhat vele, soha nem asztali opcióként.

Miért fontos a memória a bérleti munkaterhelések esetén

GPU számítás bérlésekor a VRAM általában az első szűk keresztmetszet, amibe ütközik, és az MI300X 192 GB-ja megváltoztatja a szükséges kártyák számának számítását. A gyakorlati következmények:

• Nagyobb modellek egy GPU-n. Azok a modellek, amelyeket normál esetben több 80 GB-os gyorsítóra osztanak szét, gyakran kevesebb MI300X kártyán is elférnek, vagy sok nyílt súlyú modell esetén akár egyetlen kártyán is, ami egyszerűsíti a telepítést és csökkentheti az inter-GPU kommunikációs terhelést.
• Hosszabb kontextus és nagyobb kötegek. A plusz hely lehetővé teszi hosszabb kontextusablakok kiszolgálását vagy nagyobb következtetési kötegek futtatását anélkül, hogy kifogyna a memória, ami közvetlenül javítja a teljesítményt költségarányosan a kiszolgálási munkaterheléseknél.
• Kevésbé agresszív áthelyezés. Azok a finomhangolási feladatok, amelyek egyébként az optimalizáló állapotát CPU-ra vagy lemezre helyeznék át, az HBM3-ban maradhatnak, így a gyorsító folyamatosan dolgozik, nem akad meg az átvitelek miatt.

A magas HBM3 sávszélesség teszi használhatóvá ezt a kapacitást, nem csak névleges értékké: a memória-korlátozott lépések, mint az attention és a nagy mátrixszorzások, profitálnak abból, hogy gyorsan tudják táplálni a mátrixmotorokat, ahol a tényleges következtetési idő jelentős része zajlik.

Összeköttetés és több-GPU skálázás

Azoknál a feladatoknál, amelyek több gyorsítót igényelnek, az MI300X rendszerek általában nyolc-GPU-s csomópontként érkeznek, amelyeket az AMD Infinity Fabric köt össze, így magas sávszélességű GPU-k közötti kommunikációt biztosítva a dobozon belül. Ez az NVLinknek felel meg a versenytárs hardvereken, és ez teszi lehetővé a tensor- és pipeline-párhuzamos tanítást. Amikor a fentieket összehasonlítja, ellenőrizze, hogy az adott példány egyetlen kártya vagy teljes csomópont, mert az elosztott tanítás teljesítménye nagymértékben függ az intra-csomóponti összeköttetéstől, és az egy csomóponton túli skálázás a szolgáltató klaszterhálózatától függ, nem magától a GPU-tól.

Milyen munkaterhelésekhez valóban illik

Az MI300X egyértelműen csúcskategóriás gyorsító, így igényes feladatokhoz illik:

• Nagy modellek következtetése és kiszolgálása. Ez vitathatatlanul a legerősebb felhasználási területe. A hatalmas memória lehetővé teszi nagyon nagy nyílt súlyú modellek kevesebb GPU-n történő futtatását és nagy kötegű kiszolgálását, ami vonzó a tokenenkénti költségek szempontjából.
• Finomhangolás és teljes tanítás. A kártya kényelmesen kezeli a nagy modellek finomhangolását, és részt vesz teljes előtanítási futtatásokban többcsomópontos klaszterekben, BF16/FP8 használatával memóriatakarékosan és számítási hatékonyan.
• Memória-korlátozott HPC és tudományos munka. Azok a munkaterhelések, amelyeket kapacitás vagy sávszélesség korlátoz, nem a csúcsteljesítmény, szintén profitálhatnak, mivel a CDNA 3 erős támogatást nyújt a magasabb pontosságú számításokhoz is.

Túlzás és rossz ár-érték arány kis modellek kísérletezéséhez, klasszikus egy-GPU-s rendereléshez, kis modellek könnyű következtetéséhez vagy bármilyen fogyasztói szintű VRAM-ba kényelmesen beleférő feladathoz. Ezekhez egy sokkal olcsóbb kártya a piacon fenntartja a gyorsító foglaltságát anélkül, hogy olyan memóriáért fizetne, amit soha nem használ. Az MI300X csak akkor éri meg bérleti díját, ha a kapacitás, sávszélesség vagy nagy kötegű áteresztőképesség a szűk keresztmetszet.

Gyakorlati megjegyzés a szoftverről

Az MI300X az AMD ROCm szoftvercsomagján fut, nem CUDA-n. A főbb keretrendszerek, mint a PyTorch, és a jelentős következtetési szerverek támogatják, és a népszerű kiszolgáló könyvtárak egyre inkább hangolt kernel-eket szállítanak, de ha az Ön folyamata egy niche CUDA-only könyvtárra támaszkodik, érdemes a hordozhatóságot megerősíteni hosszú bérlés előtt. Ez az egyetlen pont, ahol az AMD út jelentősen különbözik az NVIDIA alapértelmezettől, és érdemes előzetesen gyors kompatibilitás-ellenőrzést végezni.

Bérleti költség és elérhetőség kontextus

Az MI300X a magas kategóriában helyezkedik el a felhő GPU költségspektrumán, az NVIDIA zászlóshajó adatközponti részeivel együtt, mert új, nagy teljesítményű, memóriában gazdag szilícium. A pontos díjak folyamatosan változnak és szolgáltatónként eltérőek, ezért a fenti összehasonlítást használja élő adatokhoz, ne pedig bármilyen szövegesen idézett számot.

Néhány tényező alakítja, hogy valójában mennyit fizet és mit talál:

• Igény szerinti vs megszakítható. Néhány szolgáltató kedvezményesen kínál spot vagy megszakítható MI300X kapacitást; ez kiváló hibamentes következtetéshez és ellenőrzőpontozott tanításhoz, de kockázatos hosszú, megszakítás nélküli futtatásokhoz.
• Csomóponti granuralitás. Mivel nyolcutas csomópontként szállítják, egyes szolgáltatók egész csomópontokat adnak bérbe, nem egyetlen kártyát. Ellenőrizze, hogy egy GPU-t vehet-e igénybe, vagy a teljes szerverhez kell-e elköteleződnie.
• Hiány Mint keresett AI gyorsító, az elérhetőség szűkösebb lehet, mint a régebbi generációknál, és a legalacsonyabb árak gyakran elkötelezettségi feltételekkel vagy bizonyos régiókhoz kötöttek.

A fentiek olvasásakor mérlegelje a GPU-nkénti árat a GPU-nkénti memóriaelőnnyel: egy magasabb óradíj még mindig olcsóbb lehet összességében, ha a 192 GB lehetővé teszi ugyanazon feladat kevesebb gyorsítóval történő elvégzését.

Gyakran ismételt kérdések

Mennyi memória van az AMD MI300X-ben?

Minden MI300X 192 GB HBM3 csomagon belüli memóriával rendelkezik, amely több terabájt/másodperc sávszélességű. Ez a kapacitás a bérlés fő jellemzője, mert lehetővé teszi, hogy nagy modellek kevesebb GPU-n férjenek el, mint a 80 GB-os gyorsítók esetén.

Használ az MI300X CUDA-t?

Nem. Ez egy AMD gyorsító, amely a ROCm szoftvercsomagot használja CUDA helyett. A főbb keretrendszerek és következtetési szerverek támogatják a ROCm-et, de ha az Ön kódja CUDA-only könyvtárakra támaszkodik, ellenőrizze a hordozhatóságot hosszú távú bérlés előtt.

Az MI300X inkább tanításra vagy következtetésre való?

Mindkettőre erős, de nagy memóriája különösen vonzóvá teszi nagy modellek következtetésére és kiszolgálására, ahol nagyobb modelleket és nagyobb kötegeket futtathat kevesebb kártyán. Tanításnál nyolc-GPU-s Infinity Fabric csomópontokon és többcsomópontos klaszterezéssel skálázódik.

Egyetlen MI300X-et vagy teljes csomópontot béreljek?

Ez a szolgáltatótól és a munkaterheléstől függ. Egykártyás bérlés megfelel az egy GPU memóriájába beleférő következtetésnek és finomhangolásnak, míg az elosztott tanítás előnyös a teljes nyolc-GPU-s csomópont és annak nagy sávszélességű összeköttetése esetén. Ellenőrizze a fenti összehasonlítást, hogy melyik opció milyen granuralitást kínál.