Velké jazykové modely a požadavky na GPU

Co jsou velké jazykové modely?

Velké jazykové modely (LLM) jsou pokročilé neuronové sítě, které pracují s obrovským množstvím textu. Můžete je použít k generování textu, sumarizaci informací či interpretaci lidského jazyka. Patří sem například GPT od OpenAI nebo PaLM od Googlu. Tyto modely mají miliardy parametrů, což jsou matematické hodnoty určující, jak model chápe a zpracovává text. Kvůli své velikosti a složitosti vyžadují LLM značnou výpočetní sílu — zejména během trénování a při velkých úlohách.

Jak GPU podporují LLM?

GPU (grafické karty) zvládají velké množství výpočtů najednou. Zatímco CPU (procesor) je vhodný pro sekvenční úlohy, GPU zvládne tisíce operací paralelně. Tato paralelizace je nezbytná pro maticové a tensorové operace, které LLM potřebují. Díky GPU lze výrazně urychlit jak trénování (učení modelu na datech), tak inferenci (vytváření předpovědí či generování textu).

Trénování vs. inference: různé požadavky na GPU

• Trénování: Při budování LLM od začátku nebo jeho adaptaci na nová data spotřebujete mnoho prostředků. Trénování modelu s miliardami parametrů často vyžaduje více špičkových GPU, každé s dostatečně velkou pamětí (VRAM) a rychlým přístupem do ní. Například pro model se 7 miliardami parametrů v 16bitové přesnosti může být potřeba přes 16 GB VRAM. Větší modely (30 miliard a více) často vyžadují 24 GB VRAM na GPU nebo více.
• Inference: Provoz trénovaného LLM (odpovídání na dotazy, generování textu) vyžaduje méně výpočetního výkonu, ale i zde pomůže rychlé GPU — zvláště u velkých modelů nebo v reálném čase. Efektivní inference obvykle vyžaduje alespoň 8–16 GB VRAM, v závislosti na velikosti modelu a optimalizaci.

Klíčové hardwarové požadavky pro LLM

• VRAM (videopaměť): VRAM uchovává váhy a data potřebná pro model. Nedostatek VRAM vede k chybám nebo zpomalení.
• Výpočetní výkon (FLOPS): FLOPS (počet operací s plovoucí desetinnou čárkou za sekundu) ukazuje rychlost výpočtů GPU. Vyšší FLOPS znamená rychlejší trénování i inferenci.
• Paměťová propustnost: Udává, jak rychle proudí data mezi pamětí a výpočetními jednotkami GPU. Vyšší propustnost omezuje zpomalení.
• Specializovaná jádra: Některé GPU (např. NVIDIA) mají navíc Tensor a CUDA jádra, která zrychlují hluboké učení a zlepšují výkon u LLM.

Kritické technické faktory při výběru GPU pro LLM

Kapacita VRAM (videopaměti)

LLM potřebují hodně VRAM pro ukládání vah, aktivací a paralelní zpracování dat. Pro inferenci modelů se 7–13 miliardami parametrů obvykle potřebujete alespoň 16 GB VRAM. Modely s 30 miliardami a více často vyžadují 24 GB a více, zvlášť při FP16 přesnosti. Plánujete-li trénovat velké modely nebo provozovat více instancí najednou, může být potřeba 40 GB, 80 GB nebo ještě více — to nabízejí datacentrové GPU.

Výpočetní výkon (FLOPS a specializovaná jádra)

Schopnost GPU zpracovávat úlohy LLM závisí na FLOPS — tedy počtu operací s plovoucí desetinnou čárkou za sekundu. Čím vyšší FLOPS, tím rychlejší zpracování. Moderní GPU často obsahují specializovaný hardware, např. Tensor jádra NVIDIA nebo Matrix jádra AMD, která urychlují maticové operace v transformer modelech. Hledejte GPU podporující smíšenou přesnost (FP16, bfloat16, int8), což zvyšuje propustnost a šetří paměť.

Paměťová propustnost

Vysoká propustnost umožňuje GPU rychlý přenos dat mezi pamětí a výpočetními jednotkami. Pro efektivní běh LLM je cílem propustnost nad 800 GB/s. Takové hodnoty dosahují například NVIDIA A100/H100 nebo AMD MI300. Vysoká propustnost minimalizuje zpoždění, zejména při velkých modelech nebo vyšším batch size. Nízká propustnost zpomaluje trénování i inferenci.

Energetická účinnost a chlazení

Vyšší výkon GPU znamená více spotřebované energie a produkovaného tepla. Datacentrové GPU mohou mít spotřebu 300–700 wattů i více a vyžadují účinné chlazení. Spotřebitelská GPU obvykle spotřebují 350–450 wattů. Efektivní GPU snižuje provozní náklady a nároky na infrastrukturu — to je výhodné u dlouhodobých nebo rozsáhlých úloh.

Podpora PCIe a NVLink

Pokud chcete využít více GPU nebo je model příliš velký pro VRAM jednoho GPU, potřebujete rychlá propojení. Běžné jsou PCIe Gen4/5, NVLink nabízí některé datacentrové karty NVIDIA. Tyto technologie umožňují rychlou komunikaci a sdílení paměti mezi GPU, což je klíčové pro paralelní trénování nebo inferenci.

Podpora kvantizace a přesnosti

Mnoho pracovních toků LLM dnes využívá kvantizované modely (nižší přesnost, např. int8, int4), což snižuje nároky na paměť i výpočetní čas. Hledejte GPU, která přímo podporují a urychlují výpočty v nízké přesnosti. Tensor jádra NVIDIA a Matrix jádra AMD poskytují v tomto směru vysoký výkon.

Shrnutí: tabulka klíčových parametrů

Při výběru GPU pro LLM je třeba tyto technické parametry vyvážit s rozpočtem a typem plánované práce. Pro velké modely je zásadní VRAM a propustnost paměti. Pro rychlé a efektivní zpracování se zaměřte na vysoký výpočetní výkon a podporu nižší přesnosti.

Srovnání předních GPU pro LLM v roce 2024

Vědecké srovnání GPU pro úlohy s LLM

Při výběru GPU pro velké jazykové modely (LLM) je třeba zvážit velikost paměti, výpočetní výkon, propustnost i kompatibilitu se softwarovými nástroji. Zde najdete přímé srovnání špičkových GPU pro LLM v roce 2024 na základě benchmarků i hardwarových údajů.

Datacentrové a enterprise GPU

NVIDIA A100

• VRAM: 40 GB nebo 80 GB HBM2e paměti.
• Paměťová propustnost: Až 1,6 TB/s.
• Výpočetní výkon: Až 19,5 TFLOPS (FP32) a 624 TFLOPS (Tensor operace).
• Přednosti: Velmi efektivní zpracování paralelních úloh, podpora Multi-Instance GPU (MIG) pro rozdělení práce. Vhodné pro trénování i inference velmi velkých modelů.
• Hlavní využití: Výzkumné laboratoře a podnikové prostředí.

NVIDIA RTX 6000 Ada Generation

• VRAM: 48 GB GDDR6 paměti.
• Paměťová propustnost: 900 GB/s.
• Výpočetní výkon: Až 40 TFLOPS (FP32).
• Přednosti: Vysoká paměť vhodná pro náročnou inferenci i trénink.
• Hlavní využití: Podnikové a produkční prostředí.

AMD Instinct MI100

• VRAM: 32 GB HBM2.
• Paměťová propustnost: 1,23 TB/s.
• Výpočetní výkon: 23,1 TFLOPS (FP32).
• Přednosti: Vysoká propustnost, vhodné pro open-source a ROCm frameworky.
• Hlavní využití: Datacentra a výzkum, především s ROCm softwarem.

Intel Xe HPC

• VRAM: 16 GB HBM2 na jeden tile, podpora více tiles.
• Paměťová propustnost: Vysoká, srovnatelná s nejlepšími GPU (přesné hodnoty se mohou lišit).
• Výpočetní výkon: Navrženo pro vysoký výkon v HPC a AI úlohách.
• Přednosti: Nová možnost na trhu, rozšiřující se softwarový ekosystém.
• Hlavní využití: HPC a experimentální běhy LLM.

Spotřebitelská a prosumer GPU

Parametry NVIDIA RTX 4090

Organize is a system to keep your desk tidy and photo-worthy all day long. Procrastinate your work while you meticulously arrange items into dedicated trays.

VRAM

24 GB GDDR6X paměti

Paměťová propustnost

1 008 GB/s

Výpočetní výkon

Přibližně 82,6 TFLOPS (FP32)

Přednosti

Špičkový výkon pro spotřebitele; ideální pro lokální inferenci a doladění LLM

Hlavní využití

Výzkumníci a pokročilí nadšenci pro výkonné lokální úlohy

Parametry NVIDIA RTX 3090

Organize is a system to keep your desk tidy and photo-worthy all day long. Procrastinate your work while you meticulously arrange items into dedicated trays.

VRAM

24 GB GDDR6X paměti

Paměťová propustnost

936,2 GB/s

Výpočetní výkon

35,58 TFLOPS (FP32)

Přednosti

Široká dostupnost a ověřený výkon

Hlavní využití

Nadšenci a vývojáři hledající cenově dostupnou možnost

Parametry NVIDIA TITAN V

Organize is a system to keep your desk tidy and photo-worthy all day long. Procrastinate your work while you meticulously arrange items into dedicated trays.

VRAM

12 GB HBM2 paměti

Paměťová propustnost

652,8 GB/s

Výpočetní výkon

14,9 TFLOPS (FP32)

Přednosti

Vhodné pro středně velké modely; omezená VRAM pro nejnovější LLM

Hlavní využití

Uživatelé s omezeným rozpočtem či pro vzdělávání

Parametry AMD Radeon RX 7900 XTX

Organize is a system to keep your desk tidy and photo-worthy all day long. Procrastinate your work while you meticulously arrange items into dedicated trays.

VRAM

24 GB GDDR6 paměti

Paměťová propustnost

960 GB/s

Výpočetní výkon

Vysoký výkon ve hrách a některých úlohách LLM

Přednosti

Nejlepší spotřebitelský AMD; méně vyspělá softwarová podpora

Hlavní využití

Nadšenci a experimentátoři s open-source

Poznatky z benchmarků

• Enterprise GPU (A100, RTX 6000, MI100): Tyto GPU zvládají velmi velké modely (30B+ parametrů) a podporují dlouhé trénovací běhy. Vysoká VRAM i propustnost umožňují paralelní workflowy.
• Spotřebitelská GPU (RTX 4090, 3090): Vhodná pro lokální inferenci a doladění menších nebo kvantizovaných LLM (do cca 13B parametrů, pokud neaplikujete výrazné optimalizace). Nabízejí velmi dobrý poměr cena/výkon.
• AMD a Intel: AMD MI100 je silná v datacentrech, ale podpora ROCm pro LLM frameworky se stále zlepšuje. Intel Xe HPC má potenciál, ale zatím není tolik rozšířený.
• Starší GPU (TITAN V, RTX 3090): Stále vhodné pro vzdělávání nebo úlohy s nižším rozpočtem. Pro největší LLM už nemusejí mít dost VRAM.

Praktické doporučení

Pro výzkum a podnikové trénování velkých LLM zvolte NVIDIA A100 nebo RTX 6000. Chcete-li nejlepší spotřebitelské GPU pro lokální inferenci či prototypování, vyberte RTX 4090. AMD MI100 je otevřená alternativa pro datacentra, zvlášť s ROCm. Vždy slaďte GPU s velikostí vašeho modelu i typem úlohy pro nejlepší efektivitu.

Výběr GPU podle využití s LLM

Sladění vlastností GPU s typem práce LLM

Při výběru GPU pro LLM je klíčové zohlednit, co přesně s modelem zamýšlíte. Může jít o trénování, inferenci (použití natrénovaného modelu) nebo obojí. Každá aktivita má specifické požadavky na výkon a paměť, což určuje vhodnou architekturu GPU.

Trénování velkých jazykových modelů

Trénování LLM je extrémně náročné. Potřebujete GPU s velkou VRAM — obvykle 24 GB a více na kartu, vysoký výkon pro operace s plovoucí desetinnou čárkou a vysokou propustnost paměti. Často se využívá více GPU propojených přes NVLink nebo PCIe pro paralelní zpracování dat a modelů, což výrazně zkracuje dobu trénování. Vhodné jsou datacentrové GPU jako NVIDIA H100, A100 nebo AMD MI300 — podporují distribuovaný trénink, ECC paměť i virtualizaci.

Inference a doladění

Inference znamená použití již natrénovaného LLM pro generování textu nebo analýzy. Nevyžaduje tolik výkonu jako trénování, ale vysoká VRAM a výpočetní síla jsou výhodou (zejména u velkých či nekomprimovaných modelů). Doladění (fine-tuning) je úprava předtrénovaného modelu na menším datasetu. Často to zvládnete na výkonných spotřebitelských GPU jako NVIDIA RTX 4090, 3090 nebo RTX 6000 Ada s 16–24 GB VRAM. Tyto karty nabízejí výborný poměr cena/výkon pro výzkumníky, malé firmy i nadšence.

Jedno GPU vs. více GPU a škálování

Pro malé modely nebo jednoduchou inferenci či doladění zpravidla postačí jedno GPU (například Llama 2 7B nebo Mistral 7B). Pokud chcete trénovat větší modely nebo práci urychlit, bude třeba více GPU spolupracujících paralelně — využijete frameworky jako PyTorch Distributed Data Parallel a rychlé hardwarové propojení.

Lokální vs. cloudové nasazení

Lokální GPU dávají plnou kontrolu a bez průběžných měsíčních nákladů — vhodné pro trvalý vývoj nebo pokud potřebujete soukromí. Cloudové služby vám umožní využít špičkové GPU (A100, H100) bez nutnosti nákupu a údržby hardwaru. Cloud je flexibilní a méně náročný na správu, vhodný pro projekty s proměnlivými požadavky nebo bez velkých vstupních investic.

Praktické scénáře

• Jednotlivec/student: Pro lokální inferenci a doladění open-source LLM vám stačí jedna RTX 4090.
• Startup/výzkumná skupina: Pro vývoj využijete lokální spotřebitelská GPU a pro rozsáhlý trénink nebo finální běhy přejdete do cloudu na datacentrové GPU.
• Enterprise/produkce: Cluster GPU on-premise nebo v cloudu, multi-GPU škálování pro plný trénink, reálnou inferenci nebo masové nasazení.

Tabulka: využití a doporučené GPU

Díky sladění výběru GPU s vaším konkrétním workflowem (trénování, inference, škálování) optimalizujete rozpočet i připravenost na budoucnost.

Softwarový ekosystém a kompatibilita

Podpora frameworků a kompatibilita GPU s LLM

Většina frameworků pro velké jazykové modely — PyTorch, TensorFlow, Hugging Face Transformers — nejlépe podporuje GPU NVIDIA. Tyto frameworky úzce spolupracují s platformou CUDA a knihovnami cuDNN od NVIDIA. CUDA umožňuje přímé programování GPU v jazycích jako C, C++, Python nebo Julia, což urychluje hluboké učení. Moderní LLM používají tyto frameworky pro vývoj, trénování i nasazení a mají vestavěnou podporu CUDA.

GPU AMD využívají open-source stack ROCm (Radeon Open Compute). ROCm umožňuje programovat GPU přes HIP (Heterogeneous-compute Interface for Portability) a podporuje OpenCL. Podpora ROCm v LLM frameworcích roste, ale některé funkce a optimalizace nejsou tak vyspělé jako u NVIDIA. To znamená možné omezení podpory nebo nižší stabilitu. ROCm je open-source kromě některých částí firmware; vývojáři jej dále rozvíjejí pro AI i HPC.

Ovladače a knihovní závislosti

• NVIDIA: Pro nejlepší výkon LLM je třeba nainstalovat aktuální toolkit CUDA a knihovny cuDNN. NVIDIA je pravidelně aktualizuje a ladí na nové verze frameworků.
• AMD: AMD spoléhá na ovladače a knihovny ROCm. Podpora ROCm se zlepšuje hlavně pro PyTorch, ale můžete narazit na potíže s některými novými modely či funkcemi. Vždy ověřte kompatibilitu verzí frameworku a ROCm před začátkem projektu.

Nástroje pro optimalizaci a pokročilou kompatibilitu

NVIDIA nabízí širokou sadu optimalizačních nástrojů, například TensorRT pro rychlejší inferenci, smíšenou přesnost (FP16/BF16), kvantizaci a pruning. Tyto nástroje šetří paměť a zvyšují výkon. AMD buduje podobné možnosti do ROCm, ale zatím mají menší podporu a uživatelskou základnu.

Cross-vendor a alternativní řešení

Standard SYCL (Khronos Group) umožňuje programování GPU napříč značkami v C++. Do budoucna to může sblížit kompatibilitu NVIDIA i AMD v LLM. Prozatím však hlavní LLM frameworky běží nejlépe a nejspolehlivěji na CUDA-GPU.

Shrnutí: kompatibilita GPU pro LLM

• GPU NVIDIA jsou nejspolehlivější a nejpodporovanější volbou pro LLM: široká podpora frameworků, pokročilé knihovny pro optimalizaci, pravidelné aktualizace ovladačů.
• GPU AMD jsou stále užitečnější díky ROCm, ale vždy ověřte, zda vámi zvolený framework i modely budou fungovat.
• Ještě před nákupem hardwaru ověřte softwarovou podporu vašeho frameworku i nástrojů pro nasazení. Software zásadně ovlivňuje úspěch vašeho projektu s LLM.

Analýza nákladů a úvahy o hodnotě

Celkové náklady na vlastnictví (TCO)

Při posuzování nákladů na GPU pro úlohy s LLM nezohledňujte jen pořizovací cenu. Do celkových nákladů (TCO) patří i průběžné výdaje — elektřina, chlazení, možné upgrady. Špičkové GPU (NVIDIA RTX 4090/3090) spotřebují 350–450 W při plném zatížení, což znamená vysoké roční náklady za elektřinu. Například běh GPU při 400 W po celý rok a ceně 0,15$/kWh znamená přes 500 $ jen za elektřinu.

Poměr cena/výkon

Při porovnávání GPU sledujte cenu za FLOP (operace s plovoucí desetinnou čárkou za sekundu) a cenu za 1 GB VRAM. Tyto metriky ukazují reálnou hodnotu. Spotřebitelská GPU jako RTX 4090 (24 GB VRAM, cca 1 800 $) mají výborný poměr cena/výkon pro lokální provoz LLM a prototypování. Enterprise GPU jako NVIDIA H100 (80 GB VRAM, cca 30 000 $) jsou určeny pro velké paralelní úlohy a jsou dražší, protože zvládnou větší zátěž a poskytují vyšší výkon pro nejnáročnější úlohy.

Efektivita lokálního hardwaru vs. cloudu

Studie ukazují, že provozování LLM přes cloudové API často vyjde levněji než koupě špičkového GPU pro lokální použití — zejména pokud GPU využijete jen občas nebo na malé úlohy. Roční náklady na elektřinu u lokálního GPU mohou být vyšší než celková cena za generování stovek milionů tokenů přes cloudové API. Cloud navíc odpadá starosti s údržbou a upgrady — získáte přístup k nejnovějším GPU, můžete škálovat podle potřeby a neplatíte vysokou pořizovací cenu.

Doporučení pro rozpočet

• Studenti a nadšenci: Hledejte starší nebo použité spotřebitelské GPU s dostatečnou VRAM. Můžete lokálně experimentovat s minimálními náklady.
• Malé firmy: Kombinujte lokální hardware pro testování a cloudové kredity pro větší úlohy — vyhnete se vysokým počátečním investicím.
• Enterprise: Vyplatí se investovat do hardwaru pouze v případě, že budete GPU intenzivně využívat. V takovém případě se TCO může v dlouhodobém horizontu vyplatit víc než průběžný pronájem v cloudu.

Praktické úvahy o hodnotě

Pro dosažení nejlepší hodnoty vynaložené na GPU pro LLM slaďte hardware s reálnými potřebami. Nekupujte zbytečně velkou VRAM nebo výpočetní výkon pro malé projekty. Nezapomeňte započítat elektřinu a chlazení. Pro navýšení kapacity nebo velké úlohy využijte cloudové API. Pro většinu běžných uživatelů, kteří nepotřebují masivní výkon non-stop, je cloud levnější a flexibilnější.

Shrnutí:
Vybírejte GPU podle celkových nákladů — pořizovací ceny, provozu, chlazení i vytížení. Lokální špičkové GPU se vyplatí pro náročné a nepřetržité úlohy. Pro většinu uživatelů nabízí cloud lepší hodnotu i dostupnost.

Praktické rady k nákupu a čemu se vyhnout

Zhodnoťte reálnou pracovní zátěž s LLM

Začněte tím, že si určíte největší jazykový model, který plánujete používat, a zda chcete převážně trénovat, inferovat, nebo obojí. Pro lokální inferenci LLM si ověřte, že VRAM GPU odpovídá či mírně přesahuje nároky modelu. Obvykle potřebujete 12–24 GB VRAM pro kvantizované modely s 7–13 miliardami parametrů. Pro větší modely nebo trénování budete potřebovat 24 GB a více. Přecenění potřeb znamená zbytečné výdaje, podcenění vede k chybám s nedostatkem paměti a narušení workflowu.

Prioritizujte softwarovou kompatibilitu

GPU NVIDIA mají nejširší podporu LLM frameworků díky zavedené softwarové podpoře CUDA a cuDNN. GPU AMD mohou ušetřit náklady, ale musíte ověřit kompatibilitu verzí ROCm i ovladačů. AMD karty často vyžadují více nastavení. Vždy ověřte, zda vaše LLM software i modely fungují s architekturou i ovladačem GPU. Jinak vás čekají zdlouhavé problémy nebo nefunkční sestava.

Nepodceňujte napájení, chlazení a rozměry

Výkonná GPU spotřebovávají hodně energie a generují teplo. Ověřte, zda váš zdroj zvládne spotřebu GPU (často 350–600 W). Zkontrolujte také, zda má vaše PC dostatečné chlazení — nedostatečné proudění vzduchu způsobí zpomalení GPU kvůli přehřívání a může snížit jeho životnost. Mnoho uživatelů na tyto požadav