Nhà cung cấp GPU đám mây tốt nhất với AMD MI300X

AMD MI300X thực sự là gì

MI300X là bộ tăng tốc trung tâm dữ liệu hàng đầu của AMD được xây dựng trên kiến trúc CDNA 3, được thiết kế đặc biệt để cạnh tranh trong việc đào tạo và suy luận mô hình ngôn ngữ lớn. Đặc điểm nổi bật khi bạn thuê nó là bộ nhớ: mỗi MI300X mang 192 GB HBM3 với băng thông tổng hợp rất cao trong phạm vi nhiều terabyte mỗi giây. Đây là bộ nhớ trên chip lớn hơn đáng kể so với hầu hết các bộ tăng tốc đơn cạnh tranh cùng thế hệ, và đó là lý do lớn nhất khiến người thuê chọn thẻ này.

Về kiến trúc, nó là thiết kế chiplet, đóng gói nhiều chip tính toán (XCD) cùng với HBM3 xếp chồng qua một kết nối tiên tiến. Đối với toán học AI, nó hỗ trợ các độ chính xác quan trọng hiện nay, bao gồm FP16, BF16, FP8 và INT8, được thực thi trên các động cơ ma trận chuyên dụng tương tự như tensor cores của AMD. Đây là bộ phận trung tâm dữ liệu công suất cao, làm mát bằng chất lỏng hoặc luồng khí mạnh trong khoảng 750 W, vì vậy bạn chỉ gặp nó trong rack của nhà cung cấp, không bao giờ là tùy chọn để bàn.

Tại sao bộ nhớ lại quan trọng đối với khối lượng công việc thuê

Khi bạn thuê GPU để tính toán, VRAM thường là giới hạn đầu tiên bạn gặp phải, và 192 GB của MI300X thay đổi cách tính toán số lượng thẻ cần cho một công việc. Hậu quả thực tế:

• Mô hình lớn hơn trên mỗi GPU. Các mô hình thường được phân mảnh trên nhiều bộ tăng tốc 80 GB có thể vừa trên ít thẻ MI300X hơn, hoặc thậm chí một thẻ duy nhất đối với nhiều mô hình trọng số mở, điều này đơn giản hóa việc triển khai và có thể giảm tải giao tiếp giữa các GPU.
• Ngữ cảnh dài hơn và lô lớn hơn. Dung lượng dư thừa cho phép bạn phục vụ các cửa sổ ngữ cảnh dài hơn hoặc đẩy kích thước lô suy luận lớn hơn trước khi hết bộ nhớ, điều này cải thiện trực tiếp thông lượng trên mỗi đô la cho các khối lượng công việc phục vụ.
• Giảm thiểu việc chuyển tải. Các công việc tinh chỉnh mà nếu không sẽ phải chuyển trạng thái bộ tối ưu sang CPU hoặc đĩa có thể giữ nguyên trong HBM3, giữ cho bộ tăng tốc hoạt động thay vì bị gián đoạn do truyền dữ liệu.

Băng thông HBM3 cao là yếu tố làm cho dung lượng đó có thể sử dụng được thay vì chỉ mang tính danh nghĩa: các bước bị giới hạn bởi bộ nhớ như attention và nhân ma trận lớn được hưởng lợi từ việc cung cấp dữ liệu nhanh cho các động cơ ma trận, nơi mà phần lớn thời gian suy luận thực sự được sử dụng.

Kết nối và mở rộng đa GPU

Đối với các công việc cần hơn một bộ tăng tốc, hệ thống MI300X thường được cung cấp dưới dạng nút tám GPU liên kết bằng Infinity Fabric của AMD, cung cấp giao tiếp GPU-to-GPU băng thông cao bên trong hộp. Đây là vai trò tương đương mà NVLink đảm nhận trên phần cứng cạnh tranh, và nó làm cho việc đào tạo song song tensor và pipeline trở nên khả thi. Khi bạn xem so sánh ở trên, hãy kiểm tra xem một phiên bản là thẻ đơn hay một nút đầy đủ, vì hiệu suất đào tạo phân tán phụ thuộc nhiều vào kết nối nội bộ nút đó, và mở rộng vượt quá một nút thì phụ thuộc vào mạng lưới cụm của nhà cung cấp thay vì GPU.

Các khối lượng công việc phù hợp thực sự với nó

MI300X rõ ràng là bộ tăng tốc hàng đầu, vì vậy nó phù hợp với các công việc đòi hỏi cao:

• Suy luận và phục vụ mô hình lớn. Đây có thể nói là sự phù hợp mạnh nhất của nó. Bộ nhớ lớn cho phép bạn lưu trữ các mô hình trọng số mở rất lớn với ít GPU hơn và phục vụ chúng với thông lượng lô cao, điều này hấp dẫn về mặt kinh tế chi phí trên mỗi token.
• Tinh chỉnh và đào tạo đầy đủ. Thẻ xử lý tinh chỉnh các mô hình lớn một cách thoải mái và tham gia vào các lần đào tạo tiền đề đầy đủ khi được lắp ráp thành các cụm đa nút, với BF16/FP8 giúp bộ nhớ và tính toán hiệu quả.
• Công việc HPC và khoa học bị giới hạn bởi bộ nhớ. Các khối lượng công việc bị giới hạn bởi dung lượng hoặc băng thông thay vì FLOPS đỉnh có thể hưởng lợi, vì CDNA 3 cũng hỗ trợ mạnh mẽ cho tính toán độ chính xác cao hơn.

Nó là quá mức cần thiết và không có giá trị tốt cho thử nghiệm mô hình nhỏ, dựng hình GPU đơn cổ điển, suy luận nhẹ các mô hình nhỏ, hoặc bất cứ thứ gì vừa vặn trong VRAM loại người tiêu dùng. Đối với những trường hợp đó, một thẻ rẻ hơn nhiều từ thị trường rộng hơn sẽ giữ cho bộ tăng tốc hoạt động mà không phải trả tiền cho bộ nhớ bạn không bao giờ dùng đến. MI300X chỉ xứng đáng với mức giá thuê cao khi dung lượng, băng thông hoặc thông lượng lô lớn là nút thắt cổ chai.

Ghi chú thực tế về phần mềm

MI300X chạy trên ngăn xếp phần mềm ROCm của AMD thay vì CUDA. Các framework phổ biến như PyTorch và các máy chủ suy luận lớn đều hỗ trợ nó, và các thư viện phục vụ phổ biến ngày càng cung cấp các kernel được tối ưu hóa, nhưng nếu pipeline của bạn phụ thuộc vào thư viện chỉ dùng CUDA thì bạn nên xác nhận tính di động trước khi cam kết thuê dài hạn. Đây là điểm khác biệt lớn nhất giữa đường đi của AMD và mặc định của NVIDIA, và đáng để kiểm tra nhanh về khả năng tương thích ngay từ đầu.

Bối cảnh chi phí và khả năng thuê

MI300X nằm ở phân khúc cao cấp trong phổ chi phí GPU đám mây, cùng với các bộ phận trung tâm dữ liệu hàng đầu của NVIDIA, vì nó là silicon mới, công suất cao, bộ nhớ lớn. Giá chính xác thay đổi liên tục và khác nhau giữa các nhà cung cấp, vì vậy hãy dùng so sánh ở trên để xem số liệu trực tiếp thay vì bất kỳ con số nào được trích dẫn trong văn bản.

Một vài yếu tố ảnh hưởng đến những gì bạn thực sự phải trả và tìm thấy:

• Theo yêu cầu so với có thể bị gián đoạn. Một số nhà cung cấp cung cấp khả năng MI300X spot hoặc preemptible với giá chiết khấu; điều này rất tốt cho suy luận chịu lỗi và đào tạo có checkpoint, nhưng rủi ro cho các lần chạy dài không gián đoạn.
• Độ chi tiết nút. Vì nó được cung cấp trong các nút tám GPU, một số nhà cung cấp cho thuê cả nút thay vì thẻ đơn. Xác nhận xem bạn có thể thuê một GPU hay phải cam kết toàn bộ máy chủ.
• Khan hiếm. Là bộ tăng tốc AI được săn đón, khả năng sẵn có có thể chặt chẽ hơn các thế hệ cũ, và mức giá thấp nhất thường đi kèm với điều khoản cam kết hoặc khu vực cụ thể.

Khi đọc danh sách trên, hãy cân nhắc giá mỗi GPU so với lợi thế bộ nhớ mỗi GPU: mức giá theo giờ cao hơn vẫn có thể rẻ hơn tổng thể nếu 192 GB cho phép bạn làm cùng một công việc với ít bộ tăng tốc hơn.

Câu hỏi thường gặp

AMD MI300X có bao nhiêu bộ nhớ?

Mỗi MI300X có 192 GB bộ nhớ HBM3 trên chip với băng thông trong phạm vi nhiều terabyte mỗi giây. Dung lượng đó là điểm nổi bật chính khi thuê, vì nó cho phép các mô hình lớn vừa trên ít GPU hơn so với các bộ tăng tốc loại 80 GB.

MI300X có dùng CUDA không?

Không. Nó là bộ tăng tốc của AMD và sử dụng ngăn xếp phần mềm ROCm thay vì CUDA. Các framework phổ biến và máy chủ suy luận đều hỗ trợ ROCm, nhưng nếu mã của bạn phụ thuộc vào thư viện chỉ dùng CUDA, hãy xác minh tính di động trước khi đặt thuê dài hạn.

MI300X tốt hơn cho đào tạo hay suy luận?

Nó mạnh cho cả hai, nhưng bộ nhớ lớn làm nó đặc biệt hấp dẫn cho suy luận và phục vụ mô hình lớn, nơi bạn có thể lưu trữ mô hình lớn hơn và chạy lô lớn hơn trên ít thẻ hơn. Đối với đào tạo, nó mở rộng qua các nút tám GPU Infinity Fabric và cụm đa nút.

Tôi nên thuê một MI300X đơn hay một nút đầy đủ?

Điều đó phụ thuộc vào nhà cung cấp và khối lượng công việc của bạn. Thuê thẻ đơn phù hợp với suy luận và tinh chỉnh vừa vặn trong bộ nhớ một GPU, trong khi đào tạo phân tán hưởng lợi từ một nút tám GPU đầy đủ và kết nối băng thông cao. Kiểm tra so sánh ở trên để xem mỗi tùy chọn cung cấp độ chi tiết nào.