
Veľký jazykový model (LLM)
Veľký jazykový model (LLM) je typ umelej inteligencie trénovanej na obrovských textových dátach, aby porozumela, generovala a manipulovala s ľudským jazykom. LL...
Komplexný sprievodca požiadavkami na GPU pre veľké jazykové modely (LLM), ktorý pokrýva hardvérové špecifikácie, tréning vs inferenciu a ako vybrať najlepšie GPU nastavenie pre vaše AI potreby.
Veľké jazykové modely (LLM) sú pokročilé neurónové siete, ktoré pracujú s obrovským množstvom textu. Môžete ich použiť na generovanie textu, sumarizáciu informácií a interpretáciu ľudského jazyka. Príkladmi sú GPT od OpenAI a PaLM od Googlu. Tieto modely sa spoliehajú na miliardy parametrov, čo sú matematické hodnoty usmerňujúce, ako model rozumie a spracováva text. Kvôli svojej veľkosti a zložitosti potrebujú LLM silný výpočtový výkon, najmä pri tréningu a pri spúšťaní veľkých úloh.
GPU, teda grafické procesory, zvládajú veľa výpočtov naraz. Zatiaľ čo CPU (centrálne procesory) sú dobré na úlohy s pevne stanoveným poradím, GPU dokážu vykonať tisíce operácií súčasne. Toto paralelné spracovanie je nevyhnutné pre maticové násobenia a tenzorové operácie používané v LLM. Vďaka GPU môžete urýchliť tréning (učenie modelu na dátach) aj inferenciu (keď model generuje predikcie alebo text).
Veľké jazykové modely potrebujú veľa VRAM na uloženie váh modelu, aktivácií a paralelné spracovanie dát. Pre inferenciu s modelmi so 7 až 13 miliardami parametrov zvyčajne potrebujete aspoň 16 GB VRAM. Modely s 30 miliardami parametrov a viac často vyžadujú 24 GB alebo viac, najmä ak používate FP16 presnosť. Ak plánujete tréning veľkých modelov alebo súbežné spúšťanie viacerých inštancií, môžete potrebovať 40 GB, 80 GB alebo ešte viac VRAM. Datacentrové GPU tieto kapacity ponúkajú.
Schopnosť GPU spracovať veľké jazykové modely závisí od FLOPS (operácie s pohyblivou rádovou čiarkou za sekundu). Vyššie FLOPS znamenajú rýchlejšie spracovanie. Moderné GPU obsahujú aj špecializovaný hardvér, ako sú Tensor jadrá NVIDIA alebo Matrix jadrá AMD. Tie zrýchľujú maticové operácie v transformer modeloch. Hľadajte GPU, ktoré podporujú zmiešanú presnosť (FP16, bfloat16, int8). Tieto vlastnosti zvyšujú priepustnosť a šetria pamäť.
Vysoká pamäťová priepustnosť umožňuje GPU rýchlo presúvať dáta medzi pamäťou a výpočtovými jednotkami. Pre efektívne spúšťanie LLM potrebujete priepustnosť nad 800 GB/s. GPU ako NVIDIA A100/H100 alebo AMD MI300 dosahujú tieto rýchlosti. Vysoká priepustnosť zabraňuje zdržaniam pri prenose dát, najmä pri veľkých modeloch alebo väčších batchoch. Ak je priepustnosť nízka, spomalí to tréning aj inferenciu.
Spotreba energie GPU a vznikajúce teplo rastú s výkonom. Datacentrové GPU môžu mať spotrebu 300 až 700 wattov a viac, takže potrebujú kvalitné chladenie. Spotrebiteľské GPU zvyčajne spotrebujú 350–450 wattov. Efektívna GPU znižuje prevádzkové náklady a potrebu zložitej infraštruktúry, čo je výhodné pri veľkých alebo nepretržitých úlohách.
Ak chcete použiť viac GPU alebo máte model príliš veľký pre VRAM jednej GPU, potrebujete rýchle prepojenia. PCIe Gen4 a Gen5 sú bežné možnosti, NVLink je dostupný na niektorých datacentrových GPU NVIDIA. Tieto technológie umožňujú rýchlu komunikáciu a zdieľanie pamäte medzi GPU, takže môžete spúšťať paralelný tréning alebo inferenciu na viacerých GPU.
Mnohé pracovné postupy s LLM teraz používajú kvantizované modely, ktoré využívajú nižšiu presnosť (int8, int4). Tieto formáty znižujú spotrebu pamäte a zrýchľujú výpočty. Hľadajte GPU, ktoré tieto operácie podporujú a urýchľujú. Tensor jadrá NVIDIA a Matrix jadrá AMD poskytujú vysoký výkon práve pre tieto úlohy.
Faktor | Typická hodnota pre LLM | Príklad použitia |
---|---|---|
VRAM | ≥16GB (inferencia), ≥24GB (tréning), 40–80GB+ (veľké modely) | Veľkosť modelu, paralelné úlohy |
Výpočtový výkon | ≥30 TFLOPS FP16 | Rýchlosť spracovania |
Pamäťová priepustnosť | ≥800 GB/s | Rýchlosť prenosu dát |
Energetická účinnosť | ≤400W (spotrebiteľská), ≤700W (datacentrová) | Spotreba a chladenie |
Prepojenie viacerých GPU | PCIe Gen4/5, NVLink | Viac-GPU riešenia |
Presnosť/kvantizácia | Podpora FP16, BF16, INT8, INT4 | Efektívne výpočty |
Pri výbere GPU pre veľké jazykové modely musíte vyvážiť tieto technické faktory s rozpočtom a typom práce, ktorú plánujete. Zamerajte sa na VRAM a priepustnosť pamäte pre väčšie modely. Hľadajte vysoký výpočtový výkon a podporu presnosti pre rýchlejšie a efektívnejšie spracovanie.
Pri výbere GPU pre veľké jazykové modely je potrebné zvážiť veľkosť pamäte, výpočtový výkon, priepustnosť a mieru kompatibility so softvérovými nástrojmi. Nižšie nájdete priame porovnanie popredných GPU pre LLM v roku 2024 podľa benchmarkov a hardvérových údajov.
NVIDIA A100
NVIDIA RTX 6000 Ada Generation
AMD Instinct MI100
Intel Xe HPC
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.
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.
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.
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.
Pre výskum a enterprise tréning siahnite po NVIDIA A100 alebo RTX 6000 na zvládnutie veľkých LLM. Ak chcete najlepšiu spotrebiteľskú GPU na lokálnu inferenciu alebo prototypovanie, vyberte RTX 4090. AMD MI100 je otvorenou alternatívou do datacentier, najmä ak chcete ROCm softvér. Vždy prispôsobte GPU veľkosti svojho LLM a typu záťaže, aby ste dosiahli najlepšie výsledky a efektivitu.
Pri výbere GPU pre veľké jazykové modely (LLM) musíte zohľadniť konkrétny typ práce – tréning, inferenciu (používanie natrénovaného modelu na predikcie), alebo oboje. Každá činnosť má špecifické požiadavky na výkon a pamäť, ktoré určia výber architektúry GPU.
Tréning LLM si vyžaduje veľa zdrojov. Potrebujete GPU s veľkou VRAM – obvykle minimálne 24 GB na GPU – vysoký výpočtový výkon a veľkú pamäťovú priepustnosť. Často sa používa viac GPU prepojených cez NVLink alebo PCIe na spracovanie veľkých datasetov a modelov naraz, čo výrazne skracuje čas tréningu. Datacentrové GPU ako NVIDIA H100, A100 alebo AMD MI300 sú na to ideálne. Podporujú distribuovaný tréning aj hardvérové funkcie ako korekcia chýb a virtualizácia.
Inferencia znamená využívanie natrénovaného LLM na generovanie textu alebo analýzu dát. Nevyžaduje toľko výkonu ako tréning, ale vysoká VRAM a výkon stále pomáhajú, najmä pri veľkých alebo nekomprimovaných modeloch. Doladenie je úprava predtrénovaného modelu menšou dátovou sadou. Často to zvládnete na výkonných spotrebiteľských GPU ako NVIDIA RTX 4090, 3090 alebo RTX 6000 Ada, ktoré majú 16–24 GB VRAM. Tieto GPU ponúkajú dobrý výkon za cenu – sú vhodné pre výskumníkov, malé firmy aj hobby projekty na lokálnu prácu či testovanie modelov.
Pri menších modeloch či jednoduchšej inferencii alebo doladení zvyčajne stačí jeden GPU. Modely ako Llama 2 7B alebo Mistral 7B sa zmestia na jednu GPU. Pri tréningu väčších modelov alebo zrýchlení práce však budete potrebovať viac GPU súčasne. Vtedy musíte použiť paralelné frameworky (napr. PyTorch Distributed Data Parallel) a spoľahnúť sa na rýchle hardvérové prepojenia medzi GPU.
Lokálny GPU vám dáva úplnú kontrolu a žiadne mesačné poplatky. Je to vhodné na dlhodobý vývoj alebo ak potrebujete súkromie. Cloudové riešenia vám umožnia používať výkonné GPU ako A100 alebo H100 bez nutnosti kupovať drahý hardvér. Cloud ponúka flexibilné škálovanie a menej starostí s údržbou, čo je výhodné pri premenlivých projektoch alebo ak nechcete veľkú počiatočnú investíciu.
Scenár použitia | Odporúčané GPU | Kľúčové požiadavky |
---|---|---|
Tréning modelu (veľký) | NVIDIA H100, A100, MI300 | 40–80GB VRAM, viac GPU |
Lokálne doladenie | RTX 4090, RTX 6000 Ada | 16–24GB VRAM |
Lokálna inferencia | RTX 4090, RTX 3090, RX 7900 XTX | 16–24GB VRAM |
Cloudové škálovanie | A100, H100 (prenájom) | Na vyžiadanie, vysoká VRAM |
Správnou voľbou GPU podľa typu záťaže – tréning, inferencia alebo škálovanie – môžete najlepšie využiť rozpočet a pripraviť sa na budúce potreby.
Väčšina frameworkov pre veľké jazykové modely (LLM) – ako PyTorch, TensorFlow či Hugging Face Transformers – funguje najlepšie s GPU NVIDIA. Tieto frameworky sú úzko prepojené s platformou CUDA od NVIDIA a knižnicami cuDNN. CUDA umožňuje programovať GPU priamo v jazykoch C, C++, Python či Julia a urýchľuje deep learning úlohy. Moderné LLM frameworky využívajú CUDA pre vývoj, tréning aj nasadenie a majú vstavanú podporu.
GPU AMD používajú open-source stack ROCm (Radeon Open Compute). ROCm umožňuje programovanie pomocou HIP (Heterogeneous-compute Interface for Portability) a podporuje OpenCL. ROCm má čoraz lepšiu kompatibilitu s LLM frameworkmi, ale niektoré funkcie a optimalizácie sú menej rozvinuté ako v ekosystéme NVIDIA. Preto môžete naraziť na menej modelov alebo nižšiu stabilitu. ROCm je open-source okrem niektorých firmvérov, vývojári však rozširujú jeho podporu pre AI a HPC.
NVIDIA ponúka kompletnú sadu optimalizačných nástrojov – TensorRT pre rýchlejšiu inferenciu, tréning so zmiešanou presnosťou (FP16, BF16), kvantizáciu a prerezávanie modelov. Tieto nástroje šetria pamäť a zvyšujú rýchlosť. AMD buduje podobné funkcie do ROCm, no zatiaľ majú menšiu podporu a užívateľskú základňu.
Štandardy ako SYCL od Khronos Group majú za cieľ umožniť programovanie GPU naprieč značkami v C++. To môže v budúcnosti zlepšiť kompatibilitu NVIDIA aj AMD hardvéru pre LLM. Momentálne však hlavné LLM frameworky stále bežia najlepšie a najspoľahlivejšie na GPU s podporou CUDA.
Pri hodnotení nákladov na GPU pre veľké jazykové modely (LLM) berte do úvahy viac než len počiatočnú cenu hardvéru. Celkové náklady na vlastníctvo (TCO) zahŕňajú priebežné výdavky ako elektrina, chladenie a prípadné upgrady. Špičkové GPU ako NVIDIA RTX 4090 alebo 3090 spotrebujú 350 až 450 W pri plnom zaťažení. To znamená stovky eur ročne len za elektrinu. Ak GPU beží celý rok na 400 W pri cene 0,15 $/kWh, len elektrina vás vyjde na viac než 500 $.
Pri porovnávaní GPU sa zamerajte na cenu za FLOP (výpočtová operácia za sekundu) a cenu za GB VRAM. Tieto ukazovatele vám pomôžu merať hodnotu. Spotrebiteľské GPU ako RTX 4090 (24 GB VRAM za cca 1800 $) poskytujú výborný pomer ceny a výkonu pre lokálny beh LLM aj prototypovanie. Enterprise GPU, ako NVIDIA H100 (80 GB VRAM za cca 30 000 $), sú určené na veľké paralelné úlohy a stoja viac, lebo zvládnu väčšie záťaže a poskytujú vyšší výkon pre náročné úlohy.
Štúdie ukazujú, že využitie cloudových API služieb často šetrí peniaze v porovnaní s kúpou špičkovej GPU na lokálnu prevádzku – hlavne ak GPU využívate len občas alebo na menšie úlohy. Ročné náklady na elektrinu pre lokálnu GPU môžu byť vyššie než cena za generovanie stoviek miliónov tokenov cez cloudové API. Cloud navyše eliminuje starosti s údržbou a upgradom hardvéru – získate okamžitý prístup k najnovšiemu hardvéru, škálujete podľa potreby a nemusíte platiť veľkú sumu vopred.
Potrebujete GPU s minimálne 8 až 16 GB VRAM na malú inferenciu so zmenšenými alebo menšími veľkými jazykovými modelmi (LLM). Pre väčšie modely alebo použitie plnej presnosti často potrebujete 24 GB alebo viac VRAM.
Na tréning veľkých jazykových modelov obvykle potrebujete minimálne 24 GB VRAM. Niektoré pokročilé modely môžu vyžadovať 40 GB a viac. Pre inferenčné úlohy často postačí 8 až 16 GB VRAM, ak sú modely kvantizované. Štandardné modely na inferenciu môžu stále potrebovať 24 GB alebo viac.
GPU NVIDIA sú preferovanou voľbou, pretože majú širokú podporu v deep learning frameworkoch ako CUDA a cuDNN. AMD GPU sa zlepšujú vďaka podpore ROCm, ale môžete naraziť na niektoré problémy s kompatibilitou alebo výkonom v určitých LLM frameworkoch.
Výkonné notebookové GPU s 16 GB alebo viac VRAM môžete použiť na menšie alebo kvantizované modely pri inferencii. Pre dlhšie alebo náročnejšie úlohy je však desktop lepší. Stolné počítače ponúkajú lepšie chladenie a ľahšiu možnosť upgradu.
Datacentrové GPU, ako NVIDIA H100 alebo A100, ponúkajú vyššiu VRAM, lepšiu stabilitu a optimalizovaný multi-GPU výkon. Tieto vlastnosti podporujú veľkorozmerný tréning. Spotrebiteľské GPU, napríklad RTX 4090, stoja menej a dobre poslúžia na lokálne alebo menšie projekty.
Môžete použiť tréning s miešanou presnosťou, kvantizáciu a udržiavať svoje GPU ovládače a knižnice (ako CUDA, cuDNN alebo ROCm) aktuálne. Prispôsobte svoje frameworky (napríklad PyTorch alebo TensorFlow), aby ste čo najlepšie využili architektúru vašej GPU.
Cloudové GPU fungujú dobre pri občasných alebo meniacich sa záťažiach, pretože nemusíte udržiavať hardvér. Kúpa vlastnej GPU sa z dlhodobého hľadiska viac oplatí, ak ju využívate často alebo dlhodobo.
Ak vašej GPU dôjde pamäť, proces sa môže zastaviť, výrazne spomaliť alebo budete musieť znížiť batch size. Môžete to riešiť použitím menších modelov, aplikovaním kvantizácie modelu alebo upgradom na GPU s väčšou VRAM.
Preskúmajte detailné porovnania, analýzu nákladov a praktické rady na výber optimálnej GPU pre tréning alebo beh veľkých jazykových modelov.
Veľký jazykový model (LLM) je typ umelej inteligencie trénovanej na obrovských textových dátach, aby porozumela, generovala a manipulovala s ľudským jazykom. LL...
Objavte náklady spojené s trénovaním a nasadzovaním veľkých jazykových modelov (LLM) ako GPT-3 a GPT-4, vrátane výdavkov na výpočtovú techniku, energiu a hardvé...
Otestovali sme a zoradili schopnosti písania 5 populárnych modelov dostupných vo FlowHunt, aby sme našli najlepší LLM pre tvorbu obsahu.