GPU Awan Terbaik untuk AI Generatif

Apa yang sebenar-benar diperlukan oleh AI generatif daripada GPU sewaan

AI generatif adalah satu kategori yang luas. Ia merangkumi model bahasa besar autoregresif, penjana imej dan video berasaskan penyebaran, model teks-ke-audio dan muzik, serta sistem multimodal yang semakin meningkat yang mengendalikan beberapa daripadanya sekaligus. Benang merahnya ialah model-model ini besar berbanding dengan data yang anda berikan, dan halangan utama hampir selalu adalah memori GPU dan bukan kuasa pengkomputeran mentah. Sebelum anda membaca perbandingan di atas, adalah berguna untuk mengetahui dimensi mana yang memberi kesan kepada beban kerja ini.

• Kapasiti VRAM menentukan apa yang boleh anda muatkan. Berat model mesti muat dalam memori bersama-sama dengan pengaktifan dan, semasa latihan, keadaan pengoptimum dan kecerunan. Inferens pada model parameter 7B–13B yang dikuantisasi selesa dijalankan pada satu kad 24GB, manakala menyajikan model 70B dengan ketepatan lebih tinggi memerlukan anda menggunakan pemecut kelas 80GB atau beberapa GPU.
• Lebar jalur memori menentukan kadar token. Inferens generatif terikat pada memori: setiap token yang dijana memerlukan penstriman berat model melalui unit pengkomputeran, jadi lebar jalur kelas HBM (seperti yang terdapat pada pemecut pusat data) menghasilkan token per saat yang jauh lebih tinggi berbanding kad pengguna berasaskan GDDR dengan VRAM yang sama.
• Sokongan ketepatan rendah lebih penting di sini berbanding banyak beban kerja lain. Teras tensor yang mempercepat FP16, BF16, dan terutamanya FP8 atau INT8 membolehkan anda menjalankan model yang lebih besar dengan memori yang kurang dan pada kelajuan lebih tinggi. Perkakasan yang menyokong FP8 adalah pembeza yang bermakna untuk kedua-dua penyajian dan latihan model besar terbaru.
• Sambungan antara GPU menjadi penentu apabila model tidak lagi muat pada satu GPU. Pautan berlebar jalur tinggi seperti NVLink, dan fabrik tahap nod untuk latihan multi-nod, memastikan beberapa GPU sentiasa diberi makan apabila berat dibahagikan merentasi mereka. Susunan multi-GPU hanya PCIe berfungsi tetapi mengehadkan latihan model besar dan inferens selari tensor.

Memadankan beban kerja dengan tahap yang betul

“AI generatif” merangkumi keperluan sewaan yang sangat berbeza bergantung pada apa yang anda lakukan. Membaca senarai di atas melalui lensa ini akan menjimatkan wang dan mengurangkan kekecewaan anda.

Inferens dan penyajian

Jika anda menyebarkan model untuk menjana teks, imej, atau audio untuk pengguna, anda mahukan lebar jalur memori tertinggi per ringgit dan VRAM yang cukup untuk memuatkan model serta cache KV yang munasabah (memori per permintaan yang berkembang dengan panjang konteks). Untuk generasi gaya sembang dan konteks panjang, cache KV boleh sebesar berat model, jadi jangan saizkan instans anda hanya berdasarkan berat model. Kuantisasi ke INT8 atau FP8 membolehkan anda memuatkan model lebih besar atau menyajikan lebih banyak permintaan serentak pada kad yang lebih kecil. Untuk penyajian masa nyata yang sensitif kepada kelewatan, satu GPU pantas bagi setiap replika biasanya lebih baik daripada menyebarkan satu model secara nipis merentasi banyak GPU.

Penalaan halus dan penyesuaian

Kebanyakan pasukan yang menyesuaikan model asas melakukan penalaan halus cekap parameter (LoRA/QLoRA) dan bukan latihan penuh. QLoRA khususnya mengekalkan model asas dalam keadaan kuantisasi dan melatih berat penyesuai kecil, yang secara dramatik menurunkan keperluan VRAM — model besar menjadi boleh ditala pada satu kad 24GB–48GB. Penalaan halus penuh model besar, sebaliknya, memerlukan keadaan pengoptimum dan kecerunan dalam memori, yang boleh menggandakan keperluan beberapa kali dan mendorong anda ke pemecut 80GB atau nod multi-GPU dengan sambungan antara GPU yang kuat.

Pra-latihan dan latihan skala besar

Melatih model generatif yang besar dari awal adalah kes yang paling menuntut. Ia didominasi oleh penskalaan multi-GPU dan multi-nod, jadi lebar jalur sambungan, storan kongsi pantas untuk memastikan pemuat data sentiasa diberi makan, dan pemecut berprestasi tinggi yang boleh dipercayai dengan sokongan HBM dan FP8 semuanya penting. Di sinilah ketersediaan atas permintaan dan kekurangan menjadi isu perancangan, dan di mana kapasiti yang diperuntukkan atau ditempah sering lebih masuk akal daripada mengejar harga spot termurah.

Cara membaca perbandingan di atas untuk AI generatif

Jadual mengendalikan butiran semasa, tetapi ini yang perlu anda timbang semasa melihatnya:

• VRAM dahulu, kemudian lebar jalur. Tapis kepada instans yang benar-benar boleh memuatkan model anda dan cache KV, kemudian utamakan memori kelas HBM untuk kadar inferens yang tinggi.
• Satu vs multi-GPU. Jika model anda muat pada satu GPU, satu kad pantas lebih mudah dan biasanya lebih murah daripada kotak multi-GPU yang anda tidak boleh gunakan sepenuhnya. Hanya pilih instans multi-GPU yang disambungkan NVLink apabila model benar-benar merentasi beberapa kad.
• Ketelitian bil. Beban kerja generatif sering bersifat berkala — kerja batch imej, larian penilaian, titik akhir yang tidak tetap. Penagihan per saat atau per minit dan keupayaan untuk menghentikan instans dengan cepat melindungi anda daripada membayar untuk pemecut yang tidak digunakan.
• Spot vs atas permintaan. Instans yang boleh diganggu sangat baik untuk penjanaan batch tahan ralat dan penalaan halus yang disimpan titik semak, tetapi berisiko untuk titik akhir yang berhadapan pengguna yang mesti sentiasa beroperasi.
• Storan dan egress. Berat model besar untuk dipindahkan dan storan kekal untuk titik semak bertambah; periksa bagaimana setiap pilihan mengenakan caj untuk storan dan pemindahan data, bukan hanya masa GPU.

Kerana harga dan bekalan untuk pemecut paling dicari berubah dengan kerap, anggap angka semasa dalam perbandingan di atas sebagai sumber kebenaran dan gunakan panduan di sini untuk memutuskan baris mana yang berbaloi untuk dibandingkan.

Soalan lazim

Berapa banyak VRAM yang saya perlukan untuk AI generatif?

Ia bergantung pada saiz model dan ketepatan. Model kuantisasi dalam julat 7B–13B boleh dijalankan pada kad kelas pengguna 24GB, model bersaiz sederhana dan penyajian ketepatan penuh lebih sesuai dengan kad 48GB, dan model besar sekitar 70B parameter atau lebih biasanya memerlukan pemecut kelas 80GB atau beberapa GPU bersama-sama. Sentiasa bajetkan memori tambahan untuk cache KV semasa generasi konteks panjang.

Patutkah saya menggunakan instans spot atau atas permintaan untuk AI generatif?

Gunakan kapasiti spot atau boleh diganggu untuk kerja tahan ralat seperti penjanaan batch imej atau video dan penalaan halus yang disimpan titik semak, di mana gangguan hanya menyebabkan anda perlu mulakan semula. Gunakan kapasiti atas permintaan atau tempahan untuk titik akhir inferens produksi dan sebarang latihan panjang yang tidak mudah disambung semula, kerana pengambilan semula yang tidak dijangka di situ lebih mengganggu.

Adakah saya memerlukan GPU pusat data 80GB, atau adakah kad pengguna mencukupi?

Untuk eksperimen, penalaan halus LoRA/QLoRA, dan penyajian model kuantisasi kecil hingga sederhana, GPU kelas pengguna 24GB sering mencukupi dan lebih murah untuk disewa. Naik ke pemecut 80GB yang disokong HBM apabila anda memerlukan lebar jalur memori lebih tinggi untuk kadar throughput, pecutan FP8, NVLink untuk penskalaan multi-GPU, atau hanya ruang lebih untuk model besar dan batch besar.

Mengapa penjanaan token saya perlahan walaupun GPU tidak digunakan sepenuhnya?

Inferens generatif biasanya terikat pada lebar jalur memori dan bukan kuasa pengkomputeran, jadi anda boleh melihat had token per saat yang tinggi walaupun penggunaan kuasa pengkomputeran mentah kelihatan rendah. Penyelesaiannya ialah kad dengan memori lebih pantas (HBM berbanding GDDR), mengkuantisasi model ke INT8 atau FP8, atau menggabungkan lebih banyak permintaan supaya berat yang anda strim dari memori boleh melayani beberapa generasi sekaligus.