Najlepsze GPU w chmurze do generatywnej sztucznej inteligencji

Czego generatywna sztuczna inteligencja faktycznie wymaga od wynajmowanej karty GPU

Generatywna sztuczna inteligencja to szeroka dziedzina. Obejmuje autoregresywne duże modele językowe, generatory obrazów i wideo oparte na dyfuzji, modele tekst-do-dźwięku i muzyki oraz coraz częściej systemy multimodalne, które obsługują kilka z tych funkcji jednocześnie. Wspólnym mianownikiem jest to, że modele są duże w stosunku do danych, które im dostarczasz, a wąskim gardłem jest niemal zawsze pamięć GPU, a nie surowa moc obliczeniowa. Przed przeczytaniem powyższego porównania warto wiedzieć, które parametry mają największe znaczenie dla tego obciążenia.

• Pojemność VRAM decyduje o tym, co w ogóle można załadować. Wagi modelu muszą zmieścić się w pamięci wraz z aktywacjami oraz, podczas treningu, stanem optymalizatora i gradientami. Inference na skwantowanym modelu o 7–13 miliardach parametrów jest komfortowe na pojedynczej karcie 24GB, podczas gdy obsługa modelu 70 miliardów parametrów w wyższej precyzji wymaga akceleratorów klasy 80GB lub wielu GPU.
• Przepustowość pamięci determinuje przepustowość tokenów. Generatywne inference jest ograniczone przez pamięć: każdy wygenerowany token wymaga przesłania wag modelu przez jednostki obliczeniowe, więc przepustowość klasy HBM (występująca w akceleratorach centrów danych) zapewnia znacznie wyższą liczbę tokenów na sekundę niż karty konsumenckie oparte na GDDR z tą samą ilością VRAM.
• Wsparcie dla niskiej precyzji ma tutaj większe znaczenie niż w wielu innych obciążeniach. Rdzenie tensorowe, które przyspieszają FP16, BF16, a zwłaszcza FP8 lub INT8, pozwalają uruchamiać większe modele w mniejszej pamięci i z większą szybkością. Sprzęt obsługujący FP8 jest istotnym wyróżnikiem zarówno dla serwowania, jak i treningu najnowszych dużych modeli.
• Interkonekt staje się decydujący, gdy model nie mieści się już na jednym GPU. Łącza o wysokiej przepustowości, takie jak NVLink, oraz struktury na poziomie węzła do treningu wielowęzłowego, utrzymują wielokrotne GPU zasilane, gdy wagi są rozproszone między nimi. Konfiguracje multi-GPU oparte wyłącznie na PCIe działają, ale ograniczają trening dużych modeli i inference tensorowo-równoległe.

Dopasowanie obciążenia do odpowiedniego poziomu

„Generatywna AI” obejmuje bardzo różne potrzeby wynajmu w zależności od tego, co robisz. Przeczytanie powyższej listy z tej perspektywy pozwoli zaoszczędzić pieniądze i uniknąć frustracji.

Inference i serwowanie

Jeśli wdrażasz model do generowania tekstu, obrazów lub dźwięku dla użytkowników, chcesz uzyskać najwyższą przepustowość pamięci na dolar oraz wystarczającą ilość VRAM, aby pomieścić model i rozsądny cache KV (pamięć na żądanie, która rośnie wraz z długością kontekstu). W przypadku generacji w stylu czatu i długiego kontekstu cache KV może dorównywać wagom modelu pod względem rozmiaru, więc nie dobieraj instancji tylko na podstawie wag modelu. Kwantyzacja do INT8 lub FP8 pozwala zmieścić większe modele lub obsłużyć więcej równoczesnych żądań na mniejszych kartach. Dla serwowania w czasie rzeczywistym, wrażliwego na opóźnienia, pojedyncza szybka karta GPU na replikę zwykle przewyższa rozpraszanie jednego modelu na wiele kart.

Dostrajanie i adaptacja

Większość zespołów dostosowujących model bazowy wykonuje parametrycznie efektywne dostrajanie (LoRA/QLoRA), a nie pełny trening. QLoRA szczególnie utrzymuje model bazowy skwantowany i trenuje małe wagi adapterów, co znacznie obniża wymagania VRAM — znaczące modele stają się dostrajane na pojedynczej karcie 24GB–48GB. Pełne dostrajanie dużych modeli wymaga natomiast stanu optymalizatora i gradientów w pamięci, co może wielokrotnie zwiększyć wymagania i zmusić do użycia akceleratorów 80GB lub węzłów multi-GPU z szybkim interkonektem.

Wstępne treningi i treningi na dużą skalę

Trening dużego modelu generatywnego od podstaw jest najbardziej wymagającym przypadkiem. Dominuje skalowanie multi-GPU i multi-węzłowe, więc przepustowość interkonektu, szybka współdzielona pamięć masowa do zasilania loaderów danych oraz niezawodne wysokiej klasy akceleratory z HBM i wsparciem FP8 mają kluczowe znaczenie. To tutaj dostępność na żądanie i niedobory stają się problemem planowania, a stała lub zarezerwowana pojemność często ma więcej sensu niż gonienie za najtańszą ceną spot.

Jak czytać powyższe porównanie dla generatywnej AI

Tabela zawiera szczegóły na żywo, ale oto, co należy rozważyć podczas jej przeglądania:

• Najpierw VRAM, potem przepustowość. Filtruj instancje, które faktycznie pomieszczą twój model i jego cache KV, następnie preferuj pamięć klasy HBM dla przepustowości inference.
• Pojedyncze vs wielokrotne GPU. Jeśli model mieści się na jednym GPU, pojedyncza szybka karta jest prostsza i zwykle tańsza niż obudowa multi-GPU, której nie możesz w pełni wykorzystać. Sięgaj po instancje multi-GPU z NVLink tylko wtedy, gdy model faktycznie rozciąga się na wiele kart.
• Szczegółowość rozliczeń. Obciążenia generatywne często są skokowe — zadanie wsadowe na obraz, uruchomienie ewaluacji, przerywany punkt końcowy. Rozliczenia sekundowe lub minutowe oraz możliwość szybkiego zatrzymania instancji chronią przed płaceniem za bezczynne akceleratory.
• Spot vs on-demand. Instancje przerywalne są doskonałe do odpornych na błędy zadań wsadowych, takich jak generowanie obrazów lub wideo oraz checkpointowane dostrajanie, gdzie przerwanie kosztuje tylko restart. Są jednak ryzykowne dla punktów końcowych skierowanych do użytkownika, które muszą być dostępne.
• Przechowywanie i transfer danych. Wagi modeli są duże do przenoszenia, a trwała pamięć na checkpointy sumuje się; sprawdź, jak każda opcja nalicza opłaty za przechowywanie i transfer danych, nie tylko za czas GPU.

Ponieważ ceny i dostępność najbardziej poszukiwanych akceleratorów zmieniają się często, traktuj dane na żywo w powyższym porównaniu jako źródło prawdy i używaj tych wskazówek, aby zdecydować, które wiersze warto w ogóle porównywać.

Najczęściej zadawane pytania

Ile VRAM potrzebuję do generatywnej AI?

To zależy od rozmiaru modelu i precyzji. Modele skwantowane w zakresie 7B–13B działają na kartach konsumenckich 24GB, modele średniej wielkości i serwowanie w pełnej precyzji preferują karty 48GB, a duże modele około 70 miliardów parametrów lub większe zwykle potrzebują akceleratorów klasy 80GB lub kilku GPU razem. Zawsze planuj dodatkową pamięć na cache KV podczas generacji z długim kontekstem.

Czy powinienem używać instancji spot czy on-demand do generatywnej AI?

Używaj instancji spot lub przerywalnych do zadań odpornych na błędy, takich jak wsadowe generowanie obrazów lub wideo oraz checkpointowane dostrajanie, gdzie przerwanie oznacza tylko konieczność restartu. Używaj instancji on-demand lub zarezerwowanych do produkcyjnych punktów końcowych inference oraz długich treningów, które trudno wznowić, ponieważ nieoczekiwane odebranie zasobów jest tam znacznie bardziej uciążliwe.

Czy potrzebuję 80GB GPU klasy centrum danych, czy wystarczy karta konsumencka?

Do eksperymentów, dostrajania LoRA/QLoRA oraz serwowania małych i średnich skwantowanych modeli często wystarcza karta konsumencka 24GB i jest tańsza w wynajmie. Przejdź do akceleratorów 80GB z pamięcią HBM, gdy potrzebujesz wyższej przepustowości pamięci dla przepustowości, przyspieszenia FP8, NVLink do skalowania multi-GPU lub po prostu więcej miejsca na duże modele i duże partie danych.

Dlaczego generowanie tokenów jest wolne, mimo że GPU nie jest w pełni wykorzystane?

Generatywne inference jest zwykle ograniczone przepustowością pamięci, a nie mocą obliczeniową, więc możesz obserwować wysokie limity tokenów na sekundę nawet przy niskim wykorzystaniu surowej mocy obliczeniowej. Rozwiązaniem jest karta z szybszą pamięcią (HBM zamiast GDDR), kwantyzacja modelu do INT8 lub FP8 albo grupowanie większej liczby żądań, tak aby wagi przesyłane z pamięci obsługiwały wiele generacji jednocześnie.