GPU Awan Terbaik untuk Latihan Model AI

Apa yang sebenarnya diperlukan oleh latihan model AI daripada GPU sewaan

Latihan adalah fasa yang paling memerlukan sumber dalam kitaran hayat pembelajaran mesin. Berbeza dengan inferens, yang menjalankan model siap sekali setiap permintaan, latihan secara berulang kali menolak kumpulan data ke hadapan dan ke belakang melalui rangkaian, mengira kecerunan dan mengemas kini berjuta-juta atau berbilion parameter sepanjang banyak epok. Corak iteratif, jangka panjang, dan berat memori inilah yang membezakan sewaan latihan yang baik daripada yang hanya murah. Perbandingan di atas ditapis kepada contoh yang sesuai untuk kerja ini, tetapi mengetahui mengapa mereka layak membantu anda membacanya dengan betul.

Apabila anda melatih, GPU perlu memegang lebih daripada berat model sahaja. Ia menyimpan secara serentak pengaktifan untuk laluan ke belakang, kecerunan, dan keadaan pengoptimum. Dengan pengoptimum biasa seperti Adam, keadaan pengoptimum sahaja boleh mengembangkan jejak memori berat kira-kira tiga kali ganda, kerana ia menjejaki momentum dan terma varians selain parameter. Ini adalah sebab terbesar mengapa kad yang selesa menjalankan inferens untuk model tertentu mungkin kehabisan memori sebaik sahaja anda cuba menyesuaikan atau melatih awalnya.

Spesifikasi yang paling penting untuk latihan

• Kapasiti VRAM adalah pintu penghalang utama. Ia menentukan model dan saiz kumpulan terbesar yang boleh anda muat sebelum anda terpaksa menggunakan pemeriksaan kecerunan, pemindahan beban, atau pembahagian merentasi pelbagai GPU. Pemecut pusat data dengan memori jalur lebar tinggi (HBM) membawa lebih banyak VRAM berbanding kad pengguna, itulah sebabnya latihan serius cenderung ke arah mereka.
• Lebar jalur memori memastikan unit pengiraan sentiasa diberi makan. Latihan sering terikat memori, jadi lebar jalur kelas HBM sering lebih penting untuk kelajuan sebenar berbanding FLOPS puncak mentah. Kad yang kekurangan lebar jalur meninggalkan teras tensornya tidak berfungsi.
• Sokongan ketepatan rendah secara langsung memacu kelajuan. Teras tensor mempercepat FP16 dan BF16, dan seni bina baru menambah FP8. BF16 sangat dihargai untuk latihan kerana julat eksponen yang lebih luas menentang lebihan dan kekurangan yang sering berlaku pada FP16, menjadikan larian ketepatan campuran lebih stabil.
• Sambungan antara menentukan sejauh mana anda boleh skala melebihi satu GPU. NVLink antara kad dalam satu nod, dan fabrik berkelajuan tinggi seperti InfiniBand antara nod, menentukan sama ada penyelarasan kecerunan menjadi halangan. Susunan multi-GPU hanya PCIe boleh tersekat pada komunikasi semasa latihan diedarkan.

Latihan satu GPU, multi-GPU, dan multi-nod

Tidak semua kerja latihan memerlukan kluster. Padankan skala sewaan dengan skala kerja:

• Satu GPU sudah mencukupi untuk model kecil, penyesuaian parameter cekap (seperti penyesuai gaya LoRA), dan kebanyakan eksperimen. Di sini anda mahukan VRAM terbesar yang boleh anda benarkan supaya anda mengelakkan penyelesaian kerja mikro-kumpulan.
• Multi-GPU dalam satu nod sesuai untuk penyesuaian penuh dan model bersaiz sederhana. Paralelisme data menggandakan model dan membahagikan kumpulan; di sinilah NVLink berbaloi dengan mempercepatkan langkah all-reduce yang mengira purata kecerunan merentasi kad.
• Kluster multi-nod diperlukan untuk latihan awal besar, di mana model itu sendiri dibahagikan dengan paralelisme tensor, saluran paip, atau data yang dibahagikan sepenuhnya. Pada skala ini, lebar jalur rangkaian antara nod dan topologi menjadi sama penting dengan GPU, dan fabrik yang perlahan boleh menghapuskan manfaat menambah lebih banyak perkakasan.

Ciri penyedia yang menentukan kejayaan atau kegagalan larian latihan

Perkakasan hanyalah separuh daripada keputusan. Kerja latihan yang panjang mendedahkan butiran operasi yang tidak disentuh oleh tugas inferens pendek:

• Kelajuan storan penting kerana saluran data mesti memberi makan GPU tanpa menghentikannya. Set data besar memerlukan storan pantas dan berterusan berhampiran pengiraan; cakera perlahan atau baldi jauh boleh mengehadkan GPU yang sebenarnya berkemampuan.
• Spot berbanding atas permintaan adalah pertukaran sebenar untuk latihan. Instans boleh diganggu mengurangkan kos dengan ketara, tetapi gangguan di tengah larian membazirkan kemajuan melainkan anda kerap membuat pemeriksaan dan boleh menyambung semula dengan bersih. Kapasiti atas permintaan atau tempahan membeli kebolehpercayaan untuk kerja yang anda tidak mampu kehilangan.
• Sokongan pemeriksaan dan volum berterusan membolehkan anda bertahan gangguan, berhenti untuk memeriksa keputusan, dan memulakan semula tanpa memuat naik semula semuanya. Ini penting untuk larian berhari-hari.
• Ketepatan bil menjejaskan jumlah kos. Pengebilan per saat atau per minit memberi ganjaran kepada eksperimen pendek dan berulang, manakala pembulatan jam kasar menghukum kitaran mula-henti yang kerap semasa pembangunan.
• Ketersediaan multi-GPU dan multi-nod harus disahkan terlebih dahulu. Mendapatkan lapan kad dalam satu nod, atau beberapa nod yang bersambung, lebih sukar daripada menyewa satu GPU, dan kekurangan berbeza-beza.

Cara membaca perbandingan di atas untuk beban kerja latihan

Mulakan dari saiz model dan set data anda, kemudian bekerja ke luar. Anggarkan memori yang anda perlukan untuk berat ditambah kecerunan ditambah keadaan pengoptimum, dan tapis kepada instans yang VRAM-nya melepasi had itu dengan ruang lebihan. Seterusnya, tentukan sama ada satu GPU mencukupi atau anda memerlukan multi-GPU bersambung NVLink atau kluster berangkaian, dan periksa bahawa calon menawarkan topologi itu. Barulah timbang harga dan model pengebilan. Instans yang sedikit lebih mahal dengan VRAM lebih dan sambungan lebih pantas sering selesai lebih awal dan kosnya kurang secara keseluruhan berbanding kad lebih murah yang memaksa anda menggunakan penyelesaian perlahan. Oleh kerana kadar sewaan sentiasa berubah dan berbeza antara penyedia, anggap angka langsung dalam jadual di atas sebagai sumber kebenaran dan bukannya sebarang nombor yang disebut dalam prosa.

Soalan lazim

Berapa banyak memori GPU yang saya perlukan untuk melatih model?

Anggarkan jauh lebih banyak daripada bilangan parameter model. Selain berat, anda mesti menyimpan pengaktifan untuk laluan ke belakang, kecerunan, dan keadaan pengoptimum, yang dengan pengoptimum gaya Adam boleh mengembangkan jejak berat kira-kira tiga kali ganda. Ketepatan campuran dan teknik seperti pemeriksaan kecerunan atau pemindahan beban mengurangkan keperluan, tetapi pendekatan selamat adalah memilih VRAM dengan ruang lebihan daripada hanya cukup muat.

Adakah instans spot atau boleh diganggu selamat untuk kerja latihan?

Boleh jadi, asalkan anda kerap membuat pemeriksaan dan kod anda boleh menyambung semula dengan bersih dari keadaan terakhir yang disimpan. Kapasiti spot secara bermakna mengurangkan kos, tetapi ia boleh diambil balik pada bila-bila masa, jadi ia lebih sesuai untuk larian tahan ralat atau eksperimen berbanding kerja panjang tunggal yang tidak boleh diganti. Untuk latihan yang anda tidak mampu mulakan semula, kapasiti atas permintaan atau tempahan adalah pilihan yang lebih selamat.

Adakah saya memerlukan pelbagai GPU untuk melatih, atau satu sudah cukup?

Ia bergantung pada saiz model dan set data. Model kecil, penyesuaian, dan kaedah cekap parameter sering berjalan dengan baik pada satu GPU ber-VRAM tinggi. Penyesuaian penuh dan model lebih besar mendapat manfaat daripada nod multi-GPU dengan sambungan pantas, dan hanya kerja latihan awal terbesar benar-benar memerlukan kluster multi-nod dengan rangkaian berkelajuan tinggi antara mesin.

Mengapa sambungan antara sangat penting untuk latihan?

Latihan diedarkan sentiasa menyelaraskan kecerunan merentasi GPU. Jika pautan antara kad atau nod perlahan, komunikasi itu akan tersekat setiap langkah dan GPU duduk tidak berfungsi menunggu satu sama lain. Sambungan pantas seperti NVLink dalam satu nod dan InfiniBand antara nod mengelakkan penyelarasan menjadi halangan, jadi menambah perkakasan sebenarnya mempercepatkan larian dan bukan hanya menambah beban.