Suurten kielimallien ja GPU-vaatimusten opas

Mitä ovat suuret kielimallit?

Suuret kielimallit (LLM:t) ovat kehittyneitä neuroverkkoja, jotka käsittelevät valtavia määriä tekstiä. Niitä voidaan käyttää tekstin tuottamiseen, tiedon tiivistämiseen ja ihmiskielen tulkintaan. Esimerkkejä ovat OpenAI:n GPT ja Googlen PaLM. Nämä mallit perustuvat miljardeihin parametreihin, jotka ovat matemaattisia arvoja ja ohjaavat, miten malli ymmärtää ja käsittelee tekstiä. Koon ja monimutkaisuuden vuoksi LLM:t tarvitsevat vahvaa laskentatehoa, erityisesti harjoittelun aikana ja suurten tehtävien suorittamisessa.

Kuinka GPU:t tukevat LLM:iä?

GPU:t eli grafiikkaprosessorit suorittavat monia laskutoimituksia samanaikaisesti. Kun CPU:t (keskusyksiköt) toimivat hyvin järjestyksessä etenevissä tehtävissä, GPU:t pystyvät käsittelemään tuhansia operaatioita rinnakkain. Tämä rinnakkaiskäsittely on välttämätöntä LLM:ien vaatimiin matriisikerto- ja tensorilaskuihin. GPU:iden ansiosta voit nopeuttaa sekä harjoittelua (mallin opettamista datalla) että päättelyä (mallin käyttämistä ennusteiden tai tekstin tuottamiseen).

Harjoittelu vs. päättely: erilaiset GPU-tarpeet

• Harjoittelu: Kun rakennat LLM:n alusta asti tai hienosäädät sitä uudella datalla, tarvitset paljon resursseja. Mallin, jossa on miljardeja parametreja, harjoittelu vaatii usein useita huippuluokan GPU:ita. Jokaisella GPU:lla tulee olla runsaasti videomuistia (VRAM) ja nopea muistin käyttö. Esimerkiksi 7 miljardin parametrin mallin harjoittelu 16-bittisenä saattaa vaatia yli 16 GB GPU-muistia. Suuremmat mallit, joissa on 30 miljardia parametria tai enemmän, voivat vaatia 24 GB tai enemmän per GPU.
• Päättely: Kun käytät jo harjoitettua LLM:ää vastaamaan kysymyksiin tai tuottamaan tekstiä, laskentatehon tarve on pienempi, mutta nopeat GPU:t auttavat silti – erityisesti suurilla malleilla tai reaaliaikaisissa tehtävissä. Useimmissa tehokkaissa päättelyissä tarvitaan vähintään 8–16 GB VRAM-muistia mallin koosta ja optimoinnista riippuen.

Tärkeimmät laitteistovaatimukset LLM:ille

• VRAM (videomuisti): VRAM tallentaa malli­painot ja tarvittavan datan. Ilman riittävää VRAM-muistia kohtaat virheitä tai hidasta käsittelyä.
• Laskentateho (FLOPS): Laskutoimitukset sekunnissa (FLOPS) mittaavat, kuinka nopeasti GPU pystyy laskemaan. Korkeampi FLOPS tarkoittaa nopeampaa harjoittelua ja päättelyä.
• Muistikaistanleveys: Muistikaista kertoo, kuinka nopeasti data siirtyy muistin ja GPU:n prosessointiyksiköiden välillä. Suurempi kaista vähentää pullonkauloja.
• Erikoistuneet ytimet: Joissakin GPU:issa, kuten NVIDIAlla, on tensor- ja CUDA-ytimiä. Ne tehostavat syväoppimistehtäviä ja parantavat LLM-suorituskykyä.

Keskeiset tekniset tekijät LLM-GPU:n valinnassa

VRAM (videomuistin kapasiteetti)

Suuret kielimallit tarvitsevat runsaasti VRAM-muistia mallin painojen säilyttämiseen, aktivointien ylläpitoon ja rinnakkaisen datankäsittelyn hallintaan. Jos aiot ajaa päättelyä 7–13 miljardin parametrin malleilla, tarvitset yleensä vähintään 16 GB VRAM-muistia. 30 miljardin parametrin tai suuremmat mallit vaativat usein 24 GB tai enemmän, etenkin FP16-tarkkuudella. Jos suunnittelet suurten mallien harjoittelua tai useiden instanssien samanaikaista ajoa, saatat tarvita 40 GB, 80 GB tai jopa enemmän VRAM-muistia. Datakeskus-GPU:t tarjoavat näitä suurempia määriä.

Laskentateho (FLOPS ja erikoistuneet ytimet)

GPU:n kyky käsitellä suuria kielimallityökuormia riippuu FLOPS:sta, eli laskutoimituksista sekunnissa. Korkeampi FLOPS tarkoittaa nopeampaa käsittelyä. Monissa nykyaikaisissa GPU:issa on myös erikoistuneita laitteita, kuten NVIDIA:n Tensor-ytimet tai AMD:n Matrix-ytimet. Nämä nopeuttavat matriisikertoja, joita käytetään transformer-malleissa. Kannattaa valita GPU, joka tukee seka-tarkkuuden operaatioita, kuten FP16, bfloat16 ja int8. Nämä ominaisuudet parantavat suorituskykyä ja säästävät muistia.

Muistikaistanleveys

Suuri muistikaista mahdollistaa datan nopean siirron muistin ja prosessoriyksiköiden välillä. Tehokkaaseen LLM-suoritukseen tarvitaan yli 800 GB/s kaistaa. NVIDIA A100/H100 tai AMD MI300 saavuttavat nämä nopeudet. Korkea kaistanleveys ehkäisee pullonkauloja erityisesti isoilla malleilla tai suurilla batch-kokoilla. Liian pieni kaista hidastaa harjoittelua ja päättelyä.

Energiatehokkuus ja jäähdytys

GPU:n suorituskyvyn kasvaessa myös virrankulutus ja lämmöntuotto kasvavat. Datakeskus-GPU:t voivat kuluttaa 300–700 wattia tai enemmän ja vaativat tehokkaan jäähdytyksen. Kuluttaja-GPU:t käyttävät yleensä 350–450 wattia. Tehokas GPU säästää käyttökustannuksia ja vähentää monimutkaisen infrastruktuurin tarvetta – hyödyllistä suurissa tai jatkuvissa työkuormissa.

PCIe- ja NVLink-tuki

Jos haluat käyttää useampaa GPU:ta tai mallisi on liian suuri yhden GPU:n VRAM-muistille, tarvitset nopeat yhteydet. PCIe Gen4 ja Gen5 ovat yleisiä vaihtoehtoja, NVLink löytyy joistakin NVIDIA:n datakeskus-GPU:ista. Näillä tekniikoilla GPU:t voivat kommunikoida nopeasti ja jakaa muistia, jolloin voit suorittaa harjoittelua tai päättelyä usealla GPU:lla samanaikaisesti.

Kvantisoinnin ja tarkkuuden tuki

Monissa LLM-työnkuluissa käytetään nykyään kvantisoituja malleja, joissa hyödynnetään matalamman tarkkuuden muotoja kuten int8 tai int4. Näillä säästetään muistia ja nopeutetaan laskentaa. Etsi GPU, joka tukee ja nopeuttaa matalatarkkuuslaskentaa. NVIDIA:n Tensor-ytimet ja AMD:n Matrix-ytimet tarjoavat vahvan suorituskyvyn näihin operaatioihin.

Yhteenvetotaulukko: keskeiset tekniset arvot

Kun valitset GPU:ta suurille kielimalleille, tasapainota nämä tekniset tekijät budjetin ja käyttökohteiden kanssa. Kiinnitä erityistä huomiota VRAM-muistiin ja muistikaistaan suurten mallien käsittelyssä. Vahva laskentateho ja tarkkuustuki mahdollistavat nopeamman ja tehokkaamman työskentelyn.

Johtavien LLM-GPU:iden vertailu vuonna 2024

Tieteellinen GPU-vertailu LLM-tehtäviin

Kun valitset GPU:ta suurille kielimalleille (LLM), tulee ottaa huomioon muistin koko, laskentateho, kaista sekä yhteensopivuus ohjelmistotyökalujen kanssa. Tässä on suora vertailu vuoden 2024 tärkeimmistä LLM-GPU:ista suorituskykytestien ja laitteistotietojen perusteella.

Datakeskus- ja yritys-GPU:t

NVIDIA A100

• VRAM: Saatavilla 40 GB tai 80 GB HBM2e-muistilla.
• Muistikaista: Jopa 1,6 TB/s.
• Laskentateho: Jopa 19,5 TFLOPS (FP32) ja 624 TFLOPS (Tensor-operaatiot).
• Vahvuudet: Hoitaa rinnakkaiset työkuormat tehokkaasti ja tukee Multi-Instance GPU (MIG) -toimintoa. Soveltuu sekä harjoitteluun että erittäin suurten mallien ajoon.
• Pääkäyttö: Tutkimuslaitokset ja yritysympäristöt käyttävät tätä GPU:ta.

NVIDIA RTX 6000 Ada Generation

• VRAM: 48 GB GDDR6-muistia.
• Muistikaista: 900 GB/s.
• Laskentateho: Jopa 40 TFLOPS (FP32).
• Vahvuudet: Suuri muistimäärä sopii vaativiin päättely- ja harjoitustehtäviin.
• Pääkäyttö: Yritykset ja tuotantoympäristöt luottavat tähän GPU:hun.

AMD Instinct MI100

• VRAM: 32 GB HBM2-muistia.
• Muistikaista: 1,23 TB/s.
• Laskentateho: 23,1 TFLOPS (FP32).
• Vahvuudet: Hyvä kaistanleveys ja yhteensopivuus avoimen lähdekoodin sekä ROCm-kehysten kanssa.
• Pääkäyttö: Datakeskukset ja tutkimusprojektit, erityisesti ROCm-ohjelmistoilla.

Intel Xe HPC

• VRAM: 16 GB HBM2 muistia per laatta, usean laatan tuki.
• Muistikaista: Korkea kaista, joka kilpailee muiden huippu-GPU:iden kanssa (tarkat luvut vaihtelevat).
• Laskentateho: Suunniteltu vahvaan suorituskykyyn HPC- ja AI-tehtävissä.
• Vahvuudet: Uusi vaihtoehto markkinoilla, ohjelmistoekosysteemi kehittyy.
• Pääkäyttö: Käytössä HPC:ssä ja kokeellisissa LLM-työkuormissa.

Kuluttaja- ja puoliammattilais-GPU:t

NVIDIA RTX 4090 -ominaisuudet

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-muistia

Muistikaista

1 008 GB/s

Laskentateho

Noin 82,6 TFLOPS (FP32)

Vahvuudet

Paras suorituskyky kuluttajille; ihanteellinen paikalliseen LLM-päättelyyn ja hienosäätöön

Pääkäyttö

Tutkijat ja edistyneet harrastajat tehokkaisiin paikallisiin tehtäviin

NVIDIA RTX 3090 -ominaisuudet

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-muistia

Muistikaista

936,2 GB/s

Laskentateho

35,58 TFLOPS (FP32)

Vahvuudet

Laaja saatavuus ja todistettu suorituskyky

Pääkäyttö

Harrastajat ja kehittäjät, jotka tarvitsevat budjettiystävällisen vaihtoehdon

NVIDIA TITAN V -ominaisuudet

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-muistia

Muistikaista

652,8 GB/s

Laskentateho

14,9 TFLOPS (FP32)

Vahvuudet

Tukee keskikokoisia malleja; rajoitettu VRAM uusimmille LLM:ille

Pääkäyttö

Kustannus- tai koulutuspainotteiset käyttäjät

AMD Radeon RX 7900 XTX -ominaisuudet

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-muistia

Muistikaista

960 GB/s

Laskentateho

Hyvä suorituskyky peleissä ja joissakin LLM-tehtävissä

Vahvuudet

Paras AMD-vaihtoehto kuluttajille; ohjelmistoympäristö vähemmän kypsä

Pääkäyttö

Harrastajat ja avoimen lähdekoodin kokeilijat

Suorituskykytestien havainnot

• Yritys-GPU:t (A100, RTX 6000, MI100): Nämä GPU:t hallitsevat suuria malleja (30B+ parametria) ja tukevat pitkiä harjoitteluita. Suuri VRAM ja kaista auttavat rinnakkaistyössä.
• Kuluttaja-GPU:t (RTX 4090, 3090): Näillä voi ajaa paikallista päättelyä ja hienosäätöä pienemmillä tai kvantisoiduilla LLM:illä (noin 13B parametriin asti, ellei käytetä raskasta optimointia). Ne tarjoavat hyvän hinta-laatusuhteen.
• AMD ja Intel: AMD MI100 toimii hyvin datakeskuksissa, mutta ROCm-tuki LLM-kehyksille kehittyy yhä. Intel Xe HPC on lupaava, mutta ei vielä yleisesti käytössä.
• Vanhat GPU:t (TITAN V, RTX 3090): Näillä pärjää edelleen koulutuksessa tai pienemmällä budjetilla. VRAM ei välttämättä riitä uusimmille ja suurimmille LLM:ille.

Käytännön johtopäätös

Tutkimus- ja yritystason harjoitteluun valitse NVIDIA A100 tai RTX 6000 suurille LLM:ille. Paras kuluttaja-GPU paikalliseen päättelyyn tai prototyyppien rakentamiseen on RTX 4090. AMD MI100 tarjoaa avoimen lähdekoodin vaihtoehdon datakeskuksiin, erityisesti ROCm-ohjelmistolla. Sovita GPU mallisi kokoon ja työkuormaan parhaan tuloksen ja tehokkuuden saamiseksi.

GPU-valinnan sovittaminen LLM-käyttötapauksiin

GPU-ominaisuuksien sovittaminen LLM-työkuormiin

Kun valitset GPU:ta suurille kielimalleille (LLM), mieti tarkasti, millaista työtä aiot tehdä. Voit harjoitella mallia, ajaa päättelyä (käyttää mallia ennusteisiin) tai molempia. Jokainen toiminto vaatii omanlaista laskentatehoa ja muistia, mikä ohjaa GPU-arkkitehtuurin valintaa.

Suurten kielimallien harjoittelu

LLM:ien harjoittelu vaatii runsaasti resursseja. Tarvitset GPU:ita, joissa on paljon VRAM-muistia – yleensä 24 GB tai enemmän per GPU – sekä vahvaa laskentatehoa ja suurta muistikaistaa. Usein käytetään useampaa GPU:ta yhdistettynä NVLinkillä tai PCIe:llä, jotta isot datamäärät ja mallit voidaan käsitellä rinnakkain. Tämä vähentää harjoitteluaikaa merkittävästi. Datakeskus-GPU:t kuten NVIDIA H100, A100 tai AMD MI300 soveltuvat hyvin tällaisiin tehtäviin ja tukevat hajautettua harjoittelua ja tarjoavat virheenkorjausta sekä virtualisointiominaisuuksia.

Päättely ja hienosäätö

Päättely tarkoittaa harjoitetun LLM:n käyttämistä tekstin tuottamiseen tai analysointiin. Se ei vaadi yhtä paljon tehoa kuin harjoittelu, mutta suuri VRAM ja hyvä laskentateho helpottavat etenkin isoilla tai pakkaamattomilla malleilla. Hienosäätö on valmiin mallin säätämistä pienellä datalla. Usein tämän voi tehdä huippuluokan kuluttaja-GPU:lla kuten NVIDIA RTX 4090, 3090 tai RTX 6000 Ada, joissa on 16–24 GB VRAM-muistia. Näissä hintalaatusuhde on hyvä ja ne soveltuvat tutkijoille, pienyrityksille ja harrastajille paikallisiin tehtäviin tai mallien testaukseen.

Yksi GPU vs. useampi GPU ja skaalaus

Pienten mallien, yksinkertaisen päättelyn tai hienosäädön kohdalla yksi GPU yleensä riittää. Esimerkiksi Llama 2 7B tai Mistral 7B voidaan ajaa yhdellä GPU:lla. Suurempien mallien harjoitteluun tai työn nopeuttamiseen tarvitaan useampi GPU. Tällöin tarvitaan rinnakkaislaskennankehyksiä kuten PyTorch Distributed Data Parallel sekä nopeat laitteistoyhteydet työkuorman jakamiseen.

Paikallinen vs. pilvipohjainen käyttö

Paikalliset GPU:t tarjoavat täyden hallinnan ja poistavat kuukausittaiset kustannukset – hyvä jatkuvaan kehitykseen tai kun yksityisyys on tärkeää. Pilvipalveluissa saat käyttöösi tehokkaat GPU:t kuten A100 tai H100 ilman kallista hankintaa. Pilvi mahdollistaa joustavan skaalauksen ja vähemmän ylläpitoa, mikä sopii vaihteleviin projekteihin tai tilanteisiin, joissa et halua suurta alkuinvestointia.

Käytännön esimerkit

• Yksittäinen käyttäjä/opiskelija: Voit käyttää yksittäistä RTX 4090:tä paikalliseen päättelyyn ja pienimuotoiseen hienosäätöön avoimilla LLM-malleilla.
• Startup/tutkimusryhmä: Voit kehittää paikallisilla kuluttaja-GPU:illa ja siirtyä pilvipohjaisiin datakeskus-GPU:ihin laajamittaista harjoittelua varten.
• Yritys/tuotanto: Voit perustaa omat GPU-klusterit tai käyttää pilven datakeskus-GPU:ita. Usean GPU:n skaalaus tukee täysimittaista harjoittelua, reaaliaikaista päättelyä tai laajaa käyttöönottoa.

Yhteenvetotaulukko: käyttötapaukset ja suositellut GPU:t

Kun sovitat GPU-valinnan työkuormaasi – harjoittelu, päättely tai skaalaus – saat parhaan hyödyn budjetistasi ja varaudut myös tuleviin tarpeisiin.

Ohjelmistoekosysteemi ja yhteensopivuus

Kehystuki ja LLM-GPU-yhteensopivuus

Useimmat suuret kielimallikehykset – kuten PyTorch, TensorFlow ja Hugging Face Transformers – toimivat parhaiten NVIDIA:n GPU:iden kanssa. Nämä kehykset yhdistyvät tiiviisti NVIDIA:n CUDA-alustaan ja cuDNN-kirjastoihin. CUDA mahdollistaa GPU-ohjelmoinnin suoraan C-, C++-, Python- ja Julia-kielillä, mikä nopeuttaa syväoppimistehtäviä. Suurin osa nykyaikaisista LLM:istä käyttää näitä kehyksiä kehitykseen, harjoitteluun ja käyttöön. Ne sisältävät sisäänrakennetun CUDA-tuen.

AMD:n GPU:t käyttävät avointa ROCm (Radeon Open Compute) -pinon. ROCm mahdollistaa GPU-ohjelmoinnin HIP:n (Heterogeneous-compute Interface for Portability) kautta ja tukee OpenCL:ää. ROCm:n yhteensopivuus LLM-kehysten kanssa kasvaa, mutta osa ominaisuuksista ja optimoinneista on vielä NVIDIA:n ekosysteemiä jäljessä. Tämä voi aiheuttaa mallien vähäisempää saatavuutta tai vakausongelmia. ROCm on pääosin avointa lähdekoodia, mutta osa laiteohjelmistosta ei ole, ja kehittäjät pyrkivät laajentamaan AI- ja HPC-tukea.

Ajurit ja kirjastoriippuvuudet

• NVIDIA: Asenna uusin CUDA-työkalupaketti ja cuDNN-kirjastot parhaan LLM-suorituskyvyn saavuttamiseksi. NVIDIA päivittää näitä usein, jotta laitteisto ja ohjelmisto pysyvät yhteensopivina.
• AMD: AMD tukeutuu ROCm-ajureihin ja kirjastoihin. ROCm-tuki paranee etenkin PyTorchin osalta, mutta uudemmissa malleissa tai edistyneissä ominaisuuksissa voi ilmetä yhteensopivuusongelmia. Tarkista aina kehys- ja ROCm-yhteensopivuus ennen projektin aloittamista.

Optimointityökalut ja kehittynyt yhteensopivuus

NVIDIA tarjoaa laajan valikoiman optimointityökaluja. Voit käyttää TensorRT:ta nopeampaan päättelyyn, seka-tarkkuusharjoittelua (FP16, BF16), mallin kvantisointia ja karsimista. Näillä saat laitteistosta kaiken irti, säästät muistia ja nopeutat työskentelyä. AMD rakentaa ROCm:iin vastaavia ominaisuuksia, mutta tuki ja käyttäjäkunta ovat vielä pienempiä.

Ristiinvalmistajan ja vaihtoehtoiset ratkaisut

SYCL-standardi, jonka on kehittänyt Khronos Group, pyrkii tekemään GPU-ohjelmoinnista laiteriippumatonta C++:lla. Tämä parantaa tulevaisuudessa yhteensopivuutta sekä NVIDIA:n että AMD:n laitteilla LLM:issä. Tällä hetkellä kuitenkin suurimmat LLM-kehykset toimivat parhaiten ja luotettavimmin CUDA-yhteensopivilla GPU:illa.

Keskeiset huomiot LLM-GPU-yhteensopivuudesta

• NVIDIA GPU:t tarjoavat luotettavimman ja laajimmin tuetun vaihtoehdon LLM:ille. Saat vahvan kehystuen, kehittyneet optimointikirjastot ja säännölliset ajuripäivitykset.
• AMD GPU:t ovat yhä käyttökelpoisempia LLM:ille etenkin ROCm:n myötä, mutta varmista aina, että kehys ja mallit tukevat laitteistoasi.
• Varmista ennen hankintaa, että syväoppimiskehys ja käyttöönoton työkalut tukevat kokoonpanoasi. Ohjelmistotuki vaikuttaa suoraan LLM-projektiesi toimivuuteen.

Kustannusanalyysi ja arvon arviointi

Omistamisen kokonaiskustannus (TCO)

Kun arvioit GPU-kustannuksia suurille kielimalleille (LLM), huomioi muutkin kuin laitteiston hankintahinta. Omistamisen kokonaiskustannus (TCO) sisältää jatkuvat kulut, kuten sähkön, jäähdytyksen ja mahdolliset laitteistopäivitykset. Huippu-GPU:t kuten NVIDIA RTX 4090 tai 3090 käyttävät täydellä teholla 350–450 wattia. Tämä nostaa vuosittaisia sähkökuluja. Esimerkiksi jos GPU käy 400 watin teholla vuoden ympäri ja sähkö maksaa 0,15 €/kWh, pelkkä sähkö voi maksaa yli 500 € vuodessa.

Hinta-suorituskykymittarit

Kun vertaat GPU:ita, kiinnitä huomiota hintaan per FLOP (laskutoimitus sekunnissa) ja hintaan per GB VRAM (videomuisti). Näillä mittareilla saat selville arvon. Kuluttaja-GPU:t kuten RTX 4090 (24GB VRAM, hinta noin 1 800 €) tarjoavat hyvän hinta- ja suorituskykysuhteen paikalliseen LLM-ajoon ja prototyyppien rakentamiseen. Yritys-GPU:t kuten NVIDIA H100 (80GB VRAM, hinta jopa 30 000 €) on suunniteltu suurempiin, rinnakkaisiin tehtäviin – hintaa nostavat mahdollisuus suurempiin työkuormiin ja vaativien töiden suorituskyky.

Paikallisen laitteiston vs. pilven kustannustehokkuus

Tutkimukset osoittavat, että pilvi-API-palveluiden käyttö on usein edullisempaa kuin huippu-GPU:n ostaminen paikalliseen käyttöön – erityisesti, jos GPU:ta käytetään vain satunnaisesti tai pieniä töitä varten. Paikallisen GPU:n vuotuinen sähkökustannus voi olla korkeampi kuin satojen