Legjobb felhőalapú GPU-szolgáltatók NVIDIA A100-zel

Mi is pontosan az NVIDIA A100

Az NVIDIA A100 egy adatközponti gyorsító, amely az Ampere architektúrára (a GA100 GPU) épül, és továbbra is az egyik legszélesebb körben bérelt kártya AI és HPC munkaterhelésekhez. Ez egy munkaló a Hopper (H100) előtti generációból, és pontosan ez a pozíciója az oka, hogy bérléskor még mindig releváns: érett, széles körben elérhető a szolgáltatóknál, és az újabb szilikonnál olcsóbb, miközben valóban alkalmas komoly tanításra és inferenciára.

Az A100 két memória konfigurációban érkezik, amelyek nagyon fontosak a fentebb olvasott összehasonlítás szempontjából:

• 40 GB változat, HBM2 memóriát használva.
• 80 GB változat, gyorsabb HBM2e memóriával, memóriás sávszélessége az alacsony 2 TB/s tartományban van, szemben a 40 GB-os kártyánál körülbelül 1,5–1,6 TB/s értékkel.

Mindkettő ugyanazt a számítási lapkát használja, így a különbség a kapacitásban és a sávszélességben rejlik, nem pedig a nyers aritmetikai átbocsátóképességben. Memóriakötött feladatok és nagyobb modellek esetén a 80 GB-os verzió jelentősen jobb, és érdemes megerősíteni, hogy melyik változatot kínálja a listázás, mielőtt elköteleződik.

Számítási és pontossági támogatás

Az A100 bevezette a harmadik generációs Tensor Core-okat és több olyan funkciót, amelyek a modern AI központi elemei:

• TF32 a gyorsított FP32-stílusú tanítási matematikához kódmódosítás nélkül.
• FP16 és BF16 vegyes pontosság, amely a legtöbb mélytanulási tanításhoz szabványos.
• INT8 (és INT4) a kvantált inferencia átbocsátóképességhez.
• Strukturális ritkítás támogatás, amely megfelelő modelleken nagyjából megduplázhatja a tényleges tensor átbocsátóképességet.
• FP64 Tensor Core-okon, ezért az A100 még mindig gyakori a tudományos és HPC klaszterekben.

Egy fontos korlátozás, amit szem előtt kell tartani: az A100 az FP8 adattípus megjelenése előtt készült, amely a Hopperrel érkezett. Ha az Ön munkafolyamata kifejezetten natív FP8 tanításra vagy inferenciára támaszkodik (ami gyakori a legújabb nagy modell receptúráknál), az A100 nem képes ezt hardveresen végrehajtani, és érdemes egy újabb kártyát választani a fentebb felsoroltak közül.

Interkonektivitás és több-GPU skálázás

Az A100 támogatja a NVLink (harmadik generáció) és az NVIDIA HGX alaplapjain az NVSwitch-et, amelyek nagy sávszélességű GPU-GPU kommunikációt biztosítanak, messze meghaladva a PCIe önmagában nyújtotta lehetőségeket. Ez azért fontos, mert a nagy modellek tanítása és a tensor/pipeline párhuzamosság rendkívül érzékeny az inter-GPU sávszélességre. Bérléskor ellenőrizze, hogy a több-GPU-s csomópont valóban NVLink/NVSwitch kapcsolattal rendelkezik-e, vagy csak több PCIe kártya van egy dobozban, mert a különbség közvetlenül megjelenik a skálázási hatékonyságban.

Az A100 emellett kínál Multi-Instance GPU (MIG) funkciót, amely egyetlen fizikai GPU-t akár hét izolált példányra oszt fel. Egyes szolgáltatók a MIG szeleteket olcsóbb részleges bérlésként kínálják, ami kiváló kisebb inferencia feladatokhoz, jegyzetfüzetekhez vagy fejlesztéshez, ahol egy egész 40/80 GB-os kártya pazarlás lenne.

Milyen munkaterhelésekhez illik az A100

Az A100 egy kedvező pozícióban van széles körű feladatokhoz:

• Képzés és finomhangolás közepes és nagy modelleken. A 80 GB-os változat kényelmesen kezeli sok nyílt súlyú nagy nyelvi modell finomhangolását, különösen paraméterhatékony módszerekkel, és a több-GPU-s NVLink csomópontok skálázhatók jelentős modellek teljes előzetes tanításához.
• Nagy átbocsátóképességű kötegelt inferencia, ahol az INT8/FP16 és a nagy VRAM lehetővé teszi jelentős modellek vagy nagy kötegek hatékony kiszolgálását.
• Tudományos számítások és HPC, erős FP64 teljesítményének köszönhetően.

Vitatottan túlzás könnyű kísérletezéshez, kis modellekhez vagy időszakos valós idejű inferenciához kompakt hálózatokkal, ahol egy kisebb vagy régebbi kártya (vagy egy MIG szelet) sokkal költséghatékonyabb. Csak a legnagyobb, határvonalbeli méretű tanítási futtatások vagy az FP8 és a legújabb interkonektivitási generációk igényét támasztó munkaterhelések esetén tekinthető alulteljesítőnek a jelenlegi csúcskártyákhoz képest.

A100 bérlése: költség, elérhetőség és mit ellenőrizzen

A bérleti költségek spektrumán az A100 általában a közép- és felső kategóriában helyezkedik el: egyértelműen a fogyasztói kártyák és régebbi adatközponti GPU-k felett, de általában olcsóbb, mint a legújabb Hopper és Blackwell modellek. Mivel több éve a piacon van, a kínálat viszonylag egészséges, és általában igény szerint elérhető sok szolgáltatónál, valamint spot vagy megszakítható kategóriákban kedvezményesen hibabiztos vagy ellenőrzőpontozott munkákhoz. A pontos díjak folyamatosan változnak és régiónként, valamint változatonként eltérnek, ezért használja a fent élő összehasonlítást, ne pedig bármilyen fix számot.

Bérlés előtt ellenőrizze azokat a részleteket, amelyek ténylegesen befolyásolják az eredményeket:

• Memória változat: 40 GB vagy 80 GB, mivel ez határozza meg a futtatható modellméreteket és kötegméreteket.
• Interkonektivitás több-GPU-s csomópontokon: valódi NVLink/NVSwitch vagy csak PCIe.
• Számlázási részletesség (másodpercenkénti vagy óránkénti) és hogy a spot megszakítások ellenőrzőpont-barátok-e az Ön munkájához.
• Tárolás és adatkiáramlás: gyors helyi NVMe az adatkészletekhez és bármilyen adatátviteli díj, amely elnyomhatja a GPU költségét.
• Régió és kvóta, amelyek befolyásolják az árat és azt, hogy milyen gyorsan tud több kártyára skálázni.

Gyakran ismételt kérdések

Mi a különbség a 40 GB és az 80 GB A100 között?

Mindkettő ugyanazt az Ampere számítási lapkát használja, így a csúcs aritmetikai átbocsátóképesség hasonló. A 80 GB-os modell gyorsabb HBM2e memóriát használ nagyobb sávszélességgel (körülbelül 2 TB/s) és dupla kapacitással, ami segíti a memóriakötött feladatokat, a nagyobb modelleket és a nagyobb kötegeket. Ha a modellje vagy környezete nagy, válassza a 80 GB-os változatot.

Még mindig érdemes-e A100-et bérelni egy újabb GPU helyett?

Gyakran igen. A legtöbb finomhangoláshoz, közepes és nagy tanításhoz, valamint nagy átbocsátóképességű inferenciához az A100 erős teljesítményt nyújt alacsonyabb bérleti díj mellett és szélesebb elérhetőséggel, mint a legújabb kártyák. Az újabb szilikon választásának fő okai a natív FP8 támogatás, nagyobb kártyánkénti memória vagy az abszolút leggyorsabb határvonalbeli méretű tanítás.

Képes az A100 FP8 tanításra vagy inferenciára?

Nem. A natív FP8 hardvertámogatás a Hopper generációval érkezett, az Ampere után. Az A100 támogatja a TF32, FP16, BF16, INT8 és FP64 formátumokat, valamint a strukturális ritkítást, de ha az Ön receptje hardveres FP8-at igényel, akkor egy újabb GPU-t kell választania a fentiek közül.

Hány A100-re van szükségem több-GPU-s tanításhoz?

Ez a modell méretétől és a párhuzamossági stratégiától függ, de a kulcs a valódi NVLink vagy NVSwitch kapcsolattal rendelkező csomópontok választása, nem pedig csak PCIe-s dobozok, mert az inter-GPU sávszélesség erősen befolyásolja a skálázási hatékonyságot. Erősítse meg az interkonektivitást, és használjon ellenőrzőpontozást, ha megszakítható/spot kapacitáson bérel.