ผู้ให้บริการคลาวด์ GPU ที่ดีที่สุดพร้อม NVIDIA RTX 4090

RTX 4090 คืออะไรจริง ๆ และทำไมคนถึงเช่า

GeForce RTX 4090 เป็นการ์ดระดับสูงสุดสำหรับผู้บริโภคของ NVIDIA ที่สร้างขึ้นบนสถาปัตยกรรม Ada Lovelace มันมาพร้อมกับ หน่วยความจำ GDDR6X ขนาด 24 GB บนบัส 384 บิต ให้แบนด์วิดท์หน่วยความจำประมาณ 1 TB/s และมาพร้อมกับ Tensor Cores รุ่นที่สี่และ RT cores รุ่นที่สาม ในระบบคลาวด์มันมีตำแหน่งที่ไม่ธรรมดา: โดยเทคนิคแล้วมันเป็น GPU สำหรับเกมและเวิร์กสเตชัน ไม่ใช่ตัวเร่งความเร็วสำหรับศูนย์ข้อมูล แต่ความสามารถในการประมวลผล tensor FP16/BF16 ที่สูงพอทำให้มันกลายเป็นตัวเลือกเช่ายอดนิยมที่คุ้มค่าสำหรับการทดลอง AI การปรับแต่งโมเดลขนาดเล็กถึงกลาง และการอนุมานแบบแบตช์ที่มีอัตราการประมวลผลสูง

เหตุผลที่มันปรากฏบ่อยในตารางเปรียบเทียบข้างต้นนั้นง่ายมาก สำหรับงานที่พอดีกับหน่วยความจำ 24 GB, 4090 ให้ประสิทธิภาพการคำนวณเมทริกซ์ในสัดส่วนที่มากเมื่อเทียบกับชิ้นส่วนศูนย์ข้อมูลที่มีราคาสูงกว่ามากในราคาค่าเช่าที่ต่ำกว่า นั่นทำให้มันเป็นหนึ่งในตัวเลือกที่ดีที่สุดในแง่ราคาต่อประสิทธิภาพสำหรับนักพัฒนารายบุคคล นักศึกษา และทีมเล็ก ๆ ที่ไม่ต้องการ NVLink หรือหน่วยความจำ 80 GB

ลักษณะฮาร์ดแวร์ที่สำคัญเมื่อเช่า

• หน่วยความจำ: 24 GB GDDR6X นี่คือเลขที่สำคัญที่สุดที่ต้องวางแผนรอบ ๆ GDDR6X มีความเร็วสูงแต่ไม่ใช่ HBM ดังนั้น 4090 จึงมีแบนด์วิดท์และความจุน้อยกว่าการ์ดศูนย์ข้อมูลที่ใช้ HBM2e หรือ HBM3 โมเดลหรือขนาดแบตช์ที่เกิน 24 GB จะเกิดปัญหาหน่วยความจำไม่พอเว้นแต่จะทำการแบ่งชิ้นส่วน (shard), ควอนไทซ์ (quantize), หรือถ่ายโอนภาระงานออกไป
• การประมวลผล tensor: Ada Lovelace Tensor Cores รองรับ FP16, BF16, INT8 และ FP8 (ผ่าน Transformer Engine data type) ซึ่งยอดเยี่ยมสำหรับการฝึกอบรมแบบผสมความแม่นยำและการอนุมานแบบควอนไทซ์ ไม่มีการเร่งความเร็ว FP64 แบบเนทีฟ ดังนั้นจึงไม่เหมาะสำหรับการคำนวณวิทยาศาสตร์ความแม่นยำคู่
• การเชื่อมต่อ: RTX 4090 ไม่มี NVLink กล่องหลาย GPU เชื่อมต่อการ์ดผ่าน PCIe เท่านั้น คุณยังสามารถรันการฝึกอบรมแบบขนานข้อมูลหรือให้บริการโมเดลหลายสำเนาบน 4090 หลายตัวได้ แต่การแบ่งชิ้นส่วน tensor แบบขนานของโมเดลใหญ่บนการ์ดหลายใบจะถูกจำกัดด้วยแบนด์วิดท์และไม่ค่อยมีประสิทธิภาพเมื่อเทียบกับตัวเร่งความเร็วที่มี NVLink
• พลังงานและความร้อน: เป็นการ์ดที่ใช้พลังงานประมาณ 450 วัตต์พร้อมชุดระบายความร้อนขนาดใหญ่ ในโหนดเช่าที่มีหลาย GPU นี่หมายความว่าความหนาแน่นและการระบายความร้อนเป็นข้อจำกัดจริง ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งที่ทำให้เซิร์ฟเวอร์ที่ใช้ 4090 ทั้งหมดบางครั้งถูกเสนอเป็นความจุแบบหยุดชั่วคราวหรือโฮสต์โดยชุมชนแทนที่จะเป็นอินสแตนซ์สำหรับองค์กรที่รับประกัน

งานที่ RTX 4090 เหมาะสม

4090 มีความแข็งแกร่งจริง ๆ สำหรับงานเฉพาะกลุ่ม:

• การปรับแต่งและ LoRA/QLoRA ของโมเดลภาษาขนาด 7B-13B พารามิเตอร์ด้วยการควอนไทซ์ ซึ่ง 24 GB เพียงพอเมื่อโหลดน้ำหนักในรูปแบบ 4 บิตหรือ 8 บิต
• การอนุมานแบบแบตช์ที่มีอัตราการประมวลผลสูง สำหรับ LLM ที่ควอนไทซ์ การสร้างภาพแบบ diffusion และโมเดล embedding ซึ่งคุณสนใจจำนวนโทเคนหรือภาพต่อเงินมากกว่าความหน่วงต่ำสุดในระดับขนาดใหญ่
• การมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์และการฝึกโมเดลขนาดเล็ก ตั้งแต่เริ่มต้น รวมถึงการตรวจจับวัตถุ การแบ่งส่วนภาพ และโมเดลเสียงที่พอดีกับหน่วยความจำอย่างสบาย
• งานเรนเดอร์และ 3D เนื่องจาก RT cores และอัตราการประมวลผล FP32 ที่แข็งแกร่งทำให้เหมาะสำหรับ Blender, OctaneRender และตัวเรนเดอร์ GPU ที่คล้ายกัน
• การสร้างต้นแบบ ก่อนที่จะตัดสินใจใช้คลัสเตอร์ศูนย์ข้อมูลหลายโหนดที่มีราคาแพง

งานที่ไม่เหมาะสม

มันมีกำลังไม่เพียงพอหรือไม่เหมาะสมสำหรับ: การฝึกอบรมหรือให้บริการแบบความแม่นยำเต็มของโมเดลขนาดใหญ่มากที่ต้องการ 40-80 GB หรือมากกว่าต่อ GPU; งาน tensor-parallel ที่ผูกพันแน่นซึ่งต้องพึ่งพา NVLink หรือเครือข่ายระหว่างโหนดที่รวดเร็ว; การคำนวณ FP64 HPC และการจำลอง; และการอนุมานในสภาพแวดล้อมการผลิตที่ต้องการฟีเจอร์เช่น การแบ่งพาร์ติชัน MIG, การรับประกันหน่วยความจำ ECC หรือ SLA สำหรับองค์กร สำหรับงานเหล่านั้น ตัวเร่งความเร็วที่ใช้ HBM ขนาดใหญ่กว่าในส่วนอื่น ๆ ของเว็บไซต์นี้เป็นตัวเลือกที่เหมาะสมแม้ว่าจะมีราคาสูงกว่ามาก

ค่าเช่า ความพร้อมใช้งาน และสิ่งที่ควรตรวจสอบ

ในช่วงราคาค่าใช้จ่าย RTX 4090 อยู่ในระดับคุ้มค่า มันมักเป็นหนึ่งในวิธีที่ถูกที่สุดในการรับประสิทธิภาพ Tensor Core รุ่นที่สี่ต่อชั่วโมง ซึ่งเป็นเหตุผลที่มันถูกเช่าอย่างหนัก ราคามีการเปลี่ยนแปลงตลอดเวลาและแตกต่างกันไปตามผู้ให้บริการ ดังนั้นควรใช้ตัวเลขสดในตารางเปรียบเทียบข้างต้นแทนตัวเลขคงที่ใด ๆ

หมายเหตุการซื้อที่ใช้งานได้จริงบางประการเฉพาะสำหรับการ์ดนี้:

• แบบ on-demand กับ interruptible: ความจุ 4090 มักถูกเสนอเป็นอินสแตนซ์แบบ spot, ชุมชน หรือ interruptible ซึ่งเหมาะสำหรับงานแบตช์ที่ทนต่อความผิดพลาดได้แต่มีความเสี่ยงสำหรับการฝึกอบรมที่ยาวนานโดยไม่มีผู้ดูแลเว้นแต่จะบันทึกจุดตรวจบ่อยๆ
• การคิดค่าบริการแบบวินาทีหรือแบบนาที มีความสำคัญมากที่นี่เพราะงาน 4090 มักจะสั้นและเป็นช่วง ๆ การคิดค่าบริการที่ละเอียดช่วยป้องกันการจ่ายเงินสำหรับนาทีที่ไม่ได้ใช้งาน
• vCPU, RAM และดิสก์ต่อ GPU แตกต่างกันอย่างมากบนโฮสต์การ์ดผู้บริโภค ซีพียูที่จัดสรรไม่เพียงพอหรือที่เก็บข้อมูลช้าอาจเป็นคอขวดในการโหลดข้อมูลและลบข้อได้เปรียบด้านราคาของ GPU
• แบบการ์ดเดี่ยวกับหลายการ์ด: เนื่องจากไม่มี NVLink จึงควรเลือก 4090 สำหรับงาน GPU เดี่ยวหรือแบบขนานที่ง่าย และตรวจสอบโทโพโลยี PCIe หากวางแผนจะขยาย

คำถามที่พบบ่อย

RTX 4090 มี VRAM เท่าไร และเพียงพอสำหรับ LLM หรือไม่?

RTX 4090 มีหน่วยความจำ GDDR6X ขนาด 24 GB ซึ่งเพียงพอสำหรับการปรับแต่งและให้บริการโมเดลขนาด 7B-13B พารามิเตอร์ด้วยการควอนไทซ์ 4 บิตหรือ 8 บิต และสามารถรันโมเดล diffusion และโมเดลการมองเห็นได้อย่างสบาย โมเดลที่ใหญ่กว่ามักต้องการการควอนไทซ์ การถ่ายโอนภาระ หรือ GPU ศูนย์ข้อมูลที่มีหน่วยความจำสูงกว่า

สามารถเชื่อม RTX 4090 หลายตัวเข้าด้วยกันเพื่อฝึกโมเดลขนาดใหญ่ได้หรือไม่?

ไม่ได้กับ NVLink เพราะ RTX 4090 ไม่รองรับ NVLink การ์ดหลายใบสื่อสารผ่าน PCIe ซึ่งเหมาะสำหรับการฝึกอบรมแบบขนานข้อมูลและการรันสำเนาโมเดลแยกกัน แต่ไม่ค่อยมีประสิทธิภาพสำหรับการแบ่งชิ้นส่วน tensor แบบขนานของโมเดลใหญ่ใบเดียวบนหลาย GPU

RTX 4090 คุ้มค่ากว่าการ์ด GPU ศูนย์ข้อมูลหรือไม่?

สำหรับงานที่พอดีกับหน่วยความจำ 24 GB ใช่ มันให้ประสิทธิภาพ tensor แบบผสมความแม่นยำในสัดส่วนมากเมื่อเทียบกับตัวเร่งความเร็วที่มีราคาแพงกว่ามากในอัตราค่าเช่าต่อชั่วโมงที่ต่ำกว่า ซึ่งเป็นเหตุผลที่มันเป็นที่นิยมสำหรับการฝึกอบรมที่คำนึงถึงต้นทุน การปรับแต่ง และการอนุมานแบบแบตช์ แต่จะเสียเปรียบเมื่อคุณต้องการหน่วยความจำมากขึ้น NVLink FP64 หรือการรับประกันสำหรับองค์กร

ทำไมความจุ RTX 4090 ในคลาวด์จึงมักขายเป็นแบบ spot หรือ interruptible?

มันเป็นการ์ดผู้บริโภคที่ใช้พลังงานสูงซึ่งมักถูกโฮสต์โดยผู้ให้บริการชุมชนและอิสระมากกว่าคลาวด์องค์กรขนาดใหญ่ ความจุดังกล่าวมักถูกเสนอเป็นแบบ interruptible เพื่อรักษาราคาต่ำ เหมาะสำหรับงานที่บันทึกจุดตรวจและทนต่อความผิดพลาดได้ แต่สำหรับการรันยาวโดยไม่หยุดควรตรวจสอบว่าอินสแตนซ์แบบ on-demand ที่ไม่ถูกยกเลิกมีให้บริการในตารางเปรียบเทียบข้างต้นหรือไม่