A legjobb felhőalapú GPU-k kutatáshoz és kísérletezéshez

Mit követelnek valójában a kutatás és kísérletezés a bérelt GPU-któl

A kutatás és kísérletezés alapvetően eltérő munkaterhelés a termelési képzéstől vagy szolgáltatástól, és a fenti összehasonlítás ezt a különbséget figyelembe véve készült. Egy kutatási munkafolyamatot az iteráció uralja: elindít egy példányt egy hipotézis tesztelésére, lefuttat néhány tucat rövid feladatot, megváltoztat egy hiperparamétert vagy egy adatbetöltési útvonalat, majd mindent leállít. A domináns költségek nem egyetlen többhetes képzési futás, hanem sok rövid, interaktív munkamenet összege, ahol ember van a folyamatban. Ez alakítja, hogy mit érdemes értékelni a listát olvasva.

Mivel a kísérletezés felfedező jellegű, a bérlés legfontosabb tulajdonságai általában a következők:

• Finom számlázási részletesség, hogy egy 20 perces hibakeresési munkamenet ne kerüljön egy teljes órába, és egy ebédidő alatt nyitva hagyott tétlen jegyzetfüzet könnyen megbocsátható legyen.
• Gyors előkészítés és leállítás, mivel naponta többször is indíthat és leállíthat példányokat, nem csak sprintenként egyszer.
• Interaktív hozzáférés Jupyter, SSH vagy hosztolt jegyzetfüzet révén, mert tenzorokat vizsgál, görbéket rajzol, és kódban lépésenként halad, nem pedig egy kötegelt feladatot ad be és elmegy.
• Rugalmas, középkategóriás VRAM, mert a legtöbb kutatás egy modellt, egy batch-t és egy optimalizáló állapotot egyetlen kártyán tud kezelni, nem igényel több csomópontos klasztert.

Először olvassa el a fenti összehasonlítást ezekhez az igényekhez viszonyítva, mielőtt a nyers teraflopokat hasonlítaná össze. Egy kissé lassabb kártya, amely másodpercre számláz és harminc másodperc alatt indul, gyakran jobb kutatási eszköz, mint egy gyorsabb, amely óránként számláz és hosszú sorban állás van.

A hardvertier illesztése a kísérlethez

Az egyik visszatérő hiba a kutatási költségvetésekben, hogy egy zászlóshajó adatközponti gyorsítót bérelnek olyan munkához, amely soha nem használja ki azt teljesen. A kísérletezés széles spektrumot ölel fel, és a megfelelő szint attól függ, hogy valójában mit vizsgál.

Kis léptékű és prototípus munkák

Architektúra vázlatokhoz, egy képzési ciklus hibakereséséhez, egy cikk reprodukálásához csökkentett méretben, vagy klasszikus gépi tanulás és kis transzformerek futtatásához gyakran elegendő egy középkategóriás kártya, amely körülbelül 16-24 GB memóriával rendelkezik. Ezek a példányok a spektrum olcsóbb részén helyezkednek el, általában bőségesen elérhetők, és lehetővé teszik a gyors kudarcot anélkül, hogy költségvetést égetnének el. Támogatják a modern csökkentett pontosságokat, mint az FP16 és BF16, így kevert pontosságú kódot prototípizálhat, amely később változatlanul nagyobb hardverre költözik.

Memóriakötött felfedezés

Ha a kutatása nagyobb nyelvi vagy látásmodelleket, hosszú kontextusablakokat vagy nagy batch-eket érint, a VRAM válik a kötő korlátnak a számítás helyett. Ilyenkor 40-80 GB nagy sávszélességű memóriával rendelkező kártyákra van szükség, mert a kísérlet egyszerűen nem fér el másképp, és a gazdagép memóriájára való áthelyezés a iterációt csigalassúságúvá teszi. A nagy memóriás szint drágább és gyakrabban hiánycikk, ezért érdemes ellenőrizni az igény szerinti elérhetőséget, valamint hogy létezik-e megszakítható vagy spot kapacitás nem kritikus vizsgálatokhoz.

Mikor számít a több GPU (és mikor nem)

A legtöbb kutatás egyetlen GPU-t használ. Több GPU-s példányokat akkor érdemes választani nagy sebességű összeköttetéssel, ha szándékosan tanulmányozza az elosztott képzés viselkedését, skálázási törvényszerűségeket vagy olyan modelleket, amelyek túl nagyok egy kártyához. A mindennapi kísérletezéshez egy jól megválasztott egyetlen GPU elkerüli az NVLink-osztályú hálózatok bonyolultságát és költségét, amelyeket nem használnának ki teljesen.

Költségkontroll minták, amelyek a kutatásra jellemzők

Mivel a kutatás hullámzó és emberi tempójú, a kiadási csapdák eltérnek a termeléstől. Néhány minta következetesen megőrzi a kísérletezés megfizethetőségét:

• Használjon megszakítható vagy spot kapacitást vizsgálatokhoz és ablációkhoz, ahol egy megszakított feladat egyszerűen újra sorba állítható. Az igény szerinti árazást tartsa meg az interaktív hibakereséshez, ahol egy megszakítás megtöri a munkafolyamatot.
• Válassza szét a tárolást és a számítást. Az adatkészletek és ellenőrzőpontok tartós köteteken tartása lehetővé teszi, hogy a drága GPU-példányokat a munkamenetek között megsemmisítse anélkül, hogy minden alkalommal újra le kellene töltenie az adatokat. Figyelje az adatforgalmi díjakat, ha gyakran mozgatja az eredményeket a platformról.
• Előnyben részesítse azokat a szolgáltatókat, amelyek másodpercre vagy percre számláznak a felfedező munkához, mivel a különbség sok száz rövid indítás során összeadódik.
• Válasszon tudatosan megfelelő méretet. Először profilozzon egy reprezentatív futást egy olcsóbb kártyán; csak akkor lépjen a zászlóshajó szintre, ha bizonyíték van arra, hogy a munkaterhelés igényli.

Az ingyenes kreditek és próbaszintek, ahol elérhetők, valóban hasznosak a kutatásban, mert a munkaterhelések elég kicsik és rövidek ahhoz, hogy beleférjenek, így ellenőrizheti a beállítást, mielőtt költségvetést kötelezne el.

Hogyan olvassa a fenti összehasonlítást kutatáshoz

Amikor átfutja a listát, súlyozza a számlázási részletességet, az előkészítés sebességét és az interaktív eszközöket a fő GPU modell és ár mellett. Az ismételhetőség érdekében ellenőrizze, hogy a szolgáltató lehetővé teszi-e egy konténerkép vagy környezet rögzítését, hogy a ma futtatott kísérlet ugyanúgy viselkedjen a következő hónapban is. Győződjön meg arról, hogy elérhetők-e pillanatképek vagy tartós lemezek, így egy ígéretes futás nem vész el, amikor elengedi a példányt. Végül nézze meg a pontos kártya reális elérhetőségét abban a pillanatban, amikor szüksége van rá, mert a hiány, nem az árlista, gyakran az, ami valóban lassítja a kutatást.

Gyakran ismételt kérdések

Szükségem van drága zászlóshajó GPU-ra a kutatáshoz?

Általában nem. A kísérletezés nagy része, beleértve a prototípus készítést, hibakeresést és kis léptékű képzést, kényelmesen fut középkategóriás kártyákon 16-24 GB memóriával. A fenti listában a nagy memóriás zászlóshajó szintet tartsa meg azoknak a kísérleteknek, amelyek másképp nem férnek el, és válasszon megfelelő méretet először olcsóbb kártyán végzett profilozással.

Biztonságosak a spot vagy megszakítható példányok kutatáshoz?

Jól megfelelnek a kutatáshoz, amennyiben a munka tolerálja a megszakítást. A hiperparaméter-vizsgálatok, ablációk és bármely gyakran ellenőrzőpontot készítő feladat olcsón újra sorba állítható megszakítás után. Az interaktív hibakeresési munkameneteket tartsa igény szerinti kapacitáson, mert egy váratlan leállás ott megtöri a koncentrációt, nem csak egy kötegelt feladatot.

Miért számít annyira a számlázási részletesség a kísérletezésnél?

A kutatás sok rövid, emberi tempójú munkamenetből áll, nem egyetlen hosszú futásból. A másodpercre vagy percre történő számlázás azt jelenti, hogy egy rövid hibakeresési munkamenet vagy egy szünet alatt tétlenül hagyott jegyzetfüzet csak annyit fizet, amennyit ténylegesen használt, míg az óránkénti kerekítés megsokszorozhatja a számlát több száz kis indítás során.

Hogyan tartom reprodukálhatónak a kísérleteket bérelt példányok között?

Rögzítse a környezetét egy fix konténerképpel vagy zárolt függőségi specifikációval, tárolja az adatkészleteket és ellenőrzőpontokat tartós köteteken, ne múló példánylemezeken, és jegyezze fel a pontos GPU modellt és illesztőprogram verziót, amelyet használt. Ellenőrizze a fenti listában, hogy a szolgáltató támogatja-e ezeket, mielőtt megbízik benne ismétlődő munkákhoz.