GPU คลาวด์ที่ดีที่สุดสำหรับการวิจัยและการทดลอง

สิ่งที่งานวิจัยและการทดลองต้องการจริง ๆ จาก GPU ที่เช่า

งานวิจัยและการทดลองเป็นงานที่แตกต่างอย่างพื้นฐานจากการฝึกอบรมหรือให้บริการในสภาพแวดล้อมการผลิต และการเปรียบเทียบข้างต้นถูกกรองโดยคำนึงถึงความแตกต่างนี้ งานวิจัยจะถูกครอบงำด้วย การวนซ้ำ : คุณจะเปิดอินสแตนซ์เพื่อตรวจสอบสมมติฐาน รันงานสั้น ๆ หลายสิบงาน เปลี่ยนพารามิเตอร์หรือเส้นทางการโหลดข้อมูล แล้วปิดอินสแตนซ์ทั้งหมด ค่าใช้จ่ายหลักไม่ใช่การฝึกอบรมที่ใช้เวลาหลายสัปดาห์ครั้งเดียว แต่เป็นผลรวมของหลายเซสชันที่มีลักษณะเป็นช่วง ๆ และมีมนุษย์อยู่ในวงจร นั่นคือสิ่งที่คุณควรให้ความสำคัญเมื่ออ่านรายการนี้

เนื่องจากการทดลองเป็นการสำรวจ คุณสมบัติที่สำคัญที่สุดของการเช่ามักจะเป็น:

• การคิดค่าบริการอย่างละเอียด เพื่อให้เซสชันดีบัก 20 นาทีไม่เสียค่าใช้จ่ายเท่ากับชั่วโมงเต็ม และโน้ตบุ๊กที่เปิดทิ้งไว้ในช่วงพักกลางวันจะมีค่าใช้จ่ายน้อยและให้อภัยได้ง่าย
• การจัดเตรียมและปิดอินสแตนซ์อย่างรวดเร็ว เพราะคุณอาจเปิดและปิดอินสแตนซ์หลายครั้งต่อวัน แทนที่จะเปิดแค่ครั้งเดียวในช่วงเวลาหนึ่ง
• การเข้าถึงแบบโต้ตอบ ผ่าน Jupyter, SSH หรือโน้ตบุ๊กที่โฮสต์ไว้ เพราะคุณกำลังตรวจสอบเทนเซอร์ วาดกราฟ และเดินผ่านโค้ด ไม่ใช่การส่งงานแบบแบตช์แล้วเดินออกไป
• หน่วยความจำ VRAM ที่ยืดหยุ่นในระดับกลาง เพราะงานวิจัยส่วนใหญ่สามารถใส่โมเดล ชุดข้อมูล และสถานะตัวปรับแต่งบนการ์ดเดียวได้โดยไม่ต้องใช้คลัสเตอร์หลายโหนด

อ่านการเปรียบเทียบข้างต้นโดยเทียบกับความต้องการเหล่านี้ก่อน ก่อนที่จะเปรียบเทียบความเร็วเทราฟลอปส์ดิบ การ์ดที่ช้ากว่าเล็กน้อยซึ่งคิดค่าบริการเป็นวินาทีและเริ่มต้นในสามสิบวินาทีมักจะเป็นเครื่องมือวิจัยที่ดีกว่าการ์ดที่เร็วกว่าแต่คิดค่าบริการเป็นชั่วโมงและมีคิวรอนาน

การจับคู่ระดับฮาร์ดแวร์กับการทดลอง

หนึ่งในความผิดพลาดที่เกิดซ้ำในงบประมาณงานวิจัยคือการเช่าอุปกรณ์เร่งความเร็วระดับแฟลกชิปของศูนย์ข้อมูลสำหรับงานที่ไม่เคยใช้เต็มประสิทธิภาพ การทดลองครอบคลุมสเปกตรัมกว้าง และระดับที่เหมาะสมขึ้นอยู่กับสิ่งที่คุณกำลังตรวจสอบจริง ๆ

งานขนาดเล็กและการสร้างต้นแบบ

สำหรับการร่างสถาปัตยกรรม ดีบักลูปการฝึกอบรม ทำซ้ำงานวิจัยในขนาดลดลง หรือรัน ML แบบคลาสสิกและทรานส์ฟอร์มเมอร์ขนาดเล็ก การ์ดระดับกลางที่มีหน่วยความจำประมาณ 16 ถึง 24 GB มักจะเพียงพอ อินสแตนซ์เหล่านี้อยู่ในช่วงราคาถูกกว่า มักจะมีจำนวนมาก และช่วยให้คุณล้มเหลวได้เร็วโดยไม่เสียงบประมาณ พวกเขายังรองรับความแม่นยำลดรูปแบบใหม่เช่น FP16 และ BF16 ดังนั้นคุณสามารถสร้างต้นแบบโค้ดแบบผสมความแม่นยำที่จะย้ายไปยังฮาร์ดแวร์ที่ใหญ่ขึ้นโดยไม่เปลี่ยนแปลง

การสำรวจที่จำกัดด้วยหน่วยความจำ

ถ้างานวิจัยของคุณเกี่ยวข้องกับโมเดลภาษาหรือวิสัยทัศน์ขนาดใหญ่ หน้าต่างบริบทยาว หรือชุดข้อมูลขนาดใหญ่ VRAM จะเป็นข้อจำกัดหลักแทนการคำนวณ ที่นี่คุณต้องการการ์ดที่มีหน่วยความจำแบนด์วิดท์สูง 40 ถึง 80 GB เพราะการทดลองจะไม่สามารถใส่ได้ถ้าไม่มีหน่วยความจำขนาดนี้ และการย้ายข้อมูลไปยังหน่วยความจำโฮสต์จะทำให้การวนซ้ำช้ามาก ระดับหน่วยความจำสูงมีราคาสูงกว่าและหายากบ่อยครั้ง ดังนั้นจึงควรตรวจสอบความพร้อมใช้งานแบบ on-demand และว่ามีความจุแบบ interruptible หรือ spot สำหรับการสแกนที่ไม่สำคัญหรือไม่

เมื่อไหร่ที่การใช้หลาย GPU สำคัญ (และเมื่อไหร่ไม่สำคัญ)

งานวิจัยส่วนใหญ่ใช้ GPU เดียว ควรเลือกอินสแตนซ์หลาย GPU ที่มีการเชื่อมต่อความเร็วสูงเฉพาะเมื่อคุณศึกษาพฤติกรรมการฝึกแบบกระจาย กฎการปรับขนาด หรือโมเดลที่ใหญ่เกินกว่าการ์ดเดียว สำหรับการทดลองในชีวิตประจำวัน GPU เดียวที่เลือกอย่างดีจะหลีกเลี่ยงความซับซ้อนและค่าใช้จ่ายของโครงสร้าง NVLink ที่คุณอาจไม่ใช้เต็มที่

รูปแบบการควบคุมค่าใช้จ่ายที่เฉพาะเจาะจงสำหรับงานวิจัย

เนื่องจากงานวิจัยมีลักษณะเป็นช่วง ๆ และดำเนินไปตามจังหวะของมนุษย์ กับดักค่าใช้จ่ายจึงแตกต่างจากการผลิต รูปแบบบางอย่างช่วยให้การทดลองมีค่าใช้จ่ายที่เหมาะสมได้อย่างสม่ำเสมอ:

• ใช้ความจุแบบ interruptible หรือ spot สำหรับการสแกนและการตัดทอน ซึ่งงานที่ถูกขัดจังหวะสามารถนำกลับมาคิวใหม่ได้ง่าย ๆ ใช้ราคาตามความต้องการสำหรับการดีบักแบบโต้ตอบที่การขัดจังหวะจะทำให้การทำงานของคุณหยุดชะงัก
• แยกที่เก็บข้อมูลออกจากการคำนวณ การเก็บชุดข้อมูลและเช็คพอยต์บนโวลุ่มที่เก็บถาวรช่วยให้คุณทำลายอินสแตนซ์ GPU ที่มีราคาแพงระหว่างเซสชันโดยไม่ต้องดาวน์โหลดข้อมูลซ้ำทุกครั้ง ระวังค่าธรรมเนียมการส่งออกข้อมูลหากคุณย้ายผลลัพธ์ออกจากแพลตฟอร์มบ่อยครั้ง
• เลือกผู้ให้บริการที่คิดค่าบริการเป็นวินาทีหรือเป็นนาที สำหรับงานสำรวจ เพราะความแตกต่างจะสะสมเมื่อเปิดใช้งานสั้น ๆ หลายร้อยครั้ง
• กำหนดขนาดที่เหมาะสมอย่างตั้งใจ โปรไฟล์การรันตัวแทนบนการ์ดราคาถูกก่อน แล้วจึงย้ายไปยังแฟลกชิปเมื่อมีหลักฐานว่างานนั้นต้องการ

เครดิตฟรีและระดับทดลองใช้งานที่มีให้ถือว่ามีประโยชน์จริงสำหรับงานวิจัย เพราะงานมีขนาดเล็กและสั้นพอที่จะอยู่ในขอบเขตนั้น ช่วยให้คุณยืนยันการตั้งค่าก่อนที่จะใช้จ่ายงบประมาณ

วิธีอ่านการเปรียบเทียบข้างต้นสำหรับงานวิจัย

เมื่อคุณสแกนรายการ ให้ให้น้ำหนักกับความละเอียดการคิดค่าบริการ ความเร็วในการจัดเตรียม และเครื่องมือโต้ตอบควบคู่กับรุ่น GPU และราคา สำหรับความสามารถในการทำซ้ำ ให้ตรวจสอบว่าผู้ให้บริการอนุญาตให้คุณตรึงภาพคอนเทนเนอร์หรือสภาพแวดล้อมเพื่อให้งานที่คุณรันวันนี้ทำงานเหมือนกันในเดือนหน้า ยืนยันว่ามีสแนปชอตหรือดิสก์ถาวรเพื่อไม่ให้การรันที่มีแนวโน้มดีสูญหายเมื่อคุณปล่อยอินสแตนซ์ สุดท้าย ดูความพร้อมใช้งานจริงของการ์ดที่คุณต้องการในเวลาที่ต้องการ เพราะความขาดแคลน ไม่ใช่ราคาบนรายการ มักเป็นสิ่งที่ทำให้งานวิจัยช้าลงจริง ๆ

คำถามที่พบบ่อย

ฉันจำเป็นต้องใช้ GPU แฟลกชิปที่แพงสำหรับงานวิจัยหรือไม่?

โดยทั่วไปไม่จำเป็น งานทดลองจำนวนมาก รวมถึงการสร้างต้นแบบ ดีบัก และการฝึกอบรมขนาดเล็ก สามารถรันได้อย่างสบายบนการ์ดระดับกลางที่มีหน่วยความจำ 16 ถึง 24 GB เก็บระดับแฟลกชิปที่มีหน่วยความจำสูงไว้สำหรับการทดลองที่แท้จริงแล้วไม่สามารถใส่ได้ และกำหนดขนาดอย่างเหมาะสมโดยการโปรไฟล์บนการ์ดราคาถูกก่อน

อินสแตนซ์แบบ spot หรือ interruptible ปลอดภัยสำหรับงานวิจัยหรือไม่?

เหมาะสมกับงานวิจัยตราบใดที่งานนั้นทนต่อการขัดจังหวะได้ การสแกนพารามิเตอร์ การตัดทอน และงานที่บันทึกเช็คพอยต์บ่อย ๆ สามารถนำกลับมาคิวใหม่ได้อย่างถูกค่าใช้จ่ายหลังจากถูกขัดจังหวะ เก็บเซสชันดีบักแบบโต้ตอบไว้บนความจุตามความต้องการ เพราะการปิดเครื่องโดยไม่คาดคิดจะทำให้สมาธิของคุณเสียมากกว่าการหยุดงานแบบแบตช์

ทำไมความละเอียดการคิดค่าบริการจึงสำคัญมากสำหรับการทดลอง?

งานวิจัยประกอบด้วยหลายเซสชันสั้น ๆ ที่ดำเนินไปตามจังหวะของมนุษย์ ไม่ใช่การรันยาวครั้งเดียว การคิดค่าบริการเป็นวินาทีหรือเป็นนาทีหมายความว่าเซสชันดีบักสั้น ๆ หรือโน้ตบุ๊กที่เปิดทิ้งไว้ในช่วงพักจะเสียค่าใช้จ่ายเท่าที่ใช้จริง ในขณะที่การปัดเศษเป็นชั่วโมงอาจทำให้บิลเพิ่มขึ้นหลายเท่าจากการเปิดใช้งานสั้น ๆ หลายร้อยครั้ง

ฉันจะรักษาความสามารถในการทำซ้ำของการทดลองข้ามอินสแตนซ์ที่เช่าได้อย่างไร?

ตรึงสภาพแวดล้อมของคุณด้วยภาพคอนเทนเนอร์ที่กำหนดไว้หรือตัวระบุการพึ่งพาที่ล็อกไว้ เก็บชุดข้อมูลและเช็คพอยต์บนโวลุ่มถาวรแทนดิสก์ของอินสแตนซ์ที่ชั่วคราว และบันทึกรุ่น GPU และเวอร์ชันไดรเวอร์ที่ใช้ ยืนยันในรายการข้างต้นว่าผู้ให้บริการรองรับสิ่งเหล่านี้ก่อนที่จะพึ่งพาสำหรับงานที่คุณต้องทำซ้ำ