Қандай аппараттық жинақ (GPU, CPU, жады, сақтау құрылғысы) AI-дың қорытындылауы мен оқытуы үшін ең жақсы нәтиже көрсетеді?

Дұрыс аппараттық стекті таңдау — Өнеркәсіптік зерттеулер мен оқыту үшін заманауи кәсіпорын үшін ең маңызды инфрақұрылымдық шешімдердің бірі болып табылады. Дәстүрлі есептеу жұмыс көлемдерінен айырмашылығы, ЖИ жұмыс көлемдері аппараттық иерархияның әрбір деңгейіне — GPU мен CPU-дан бастап жадтың өткізгіштігі мен сақтау құрылғысының өткізгіштігіне дейін — бір уақытта және өте күшті талаптар қояды. Бір ғана компонентті дұрыс таңдамау бүкіл жолақтың жылдамдығын төмендететін тар орынға әкеледі, нәтижесінде инвестициялар шығынға ұшырайды, модельдің қайталану циклдері баяулайды және нақты уақытта қорытындылау өнімділігі төмендейді. Әрбір аппараттық компоненттің қандай үлес қосатынын және олар қалай өзара әрекеттесетінін түсіну — шынымен нәтижелі жүйе құру үшін негіз болып табылады.

Бұл мақала қолайлы аппараттық стектің Өнеркәсіптік зерттеулер мен оқыту үшін gPU таңдауын, CPU архитектурасын, жады конфигурациясын және сақтау иерархиясын қамтитын, үлкен тілдік модельдерді орнатуға, компьютерлік көру құбырларын іске қосуға немесе таратылған оқыту кластерлерін басқаруға арналған кез келген жағдайда сіздің инфрақұрылымдық шешімдеріңізді өзіңіздің өнімділік мақсаттарыңызбен сәйкестендіруге көмектесетін нұсқаулар. Сіздің аппараттық деңгейде қабылданған шешімдер тек жылдамдықты ғана емес, сонымен қатар құн тиімділігін, масштабталу қабілетін және сіздің ЖЖ операцияларыңыздың ұзақ мерзімді тұрақтылығын анықтайды.

ЖИ қорытындылау мен оқыту процестеріндегі GPU-лардың рөлі

Неге GPU архитектурасы ЖИ өнімділігі үшін орталық маңызға ие?

GPU-лар — кез келген ЖИ үшін арналған жүйенің есептеу орталығы Өнеркәсіптік зерттеулер мен оқыту үшін олардың мыңдаған CUDA немесе оған теңдес ядролары бар кеңістіктік параллель архитектурасы оларға нейрондық желілердің есептеулерін негіздейтін матрицалық көбейтулер мен тензорлық операцияларды өте жоғары жылдамдықпен орындауға мүмкіндік береді. Қандай қуатты болса да, процессор (CPU) бұл нақты жұмыс көлемі үшін қазіргі заманғы графикалық процессордың (GPU) қолжетімді өткізу қабілетін құпиялай алмайды. Айырмашылық шамалы емес — керісінше, ол жиі реттермен өлшенеді.

Оқыту жұмыс көлемі үшін таза қыздыру-нүктелік өнімділік — әсіресе FP16, BF16 және INT8 пішімдерінде — градиенттерді есептеу мен салмақтарды жаңарту қаншалықты тез орындалатынын анықтайды. Ал Өнеркәсіптік зерттеулер мен оқыту үшін сервистік жұмыс көлемі үшін латенттілік пен өткізу қабілеті көрсеткіштері де соншалықты маңызды болып табылады, ол үшін жоғары жад полосасы мен тиімді тензорлық ядролары бар GPU-лар қажет. Трансформерлік қозғалтқыш қабілеттері бар жоғары деңгейлі дерекқор орталығындағы GPU-лар өндірістік деңгейдегі орнатулар үшін стандартқа айналды, себебі олар дәл осы екі талапқа арналып жобаланған.

Сервердегі GPU саны да өте маңызды. Жоғары жылдамдықты интерконнектілер арқылы қосылған көп GPU конфигурациялары моделдерді құрылғылар бойынша параллельдеуге мүмкіндік береді, бұл оқыту уақытын қысқартады және қорытындылау кезінде үлкен пакет өлшемдерін қолдайды. Кез келген ауыр жұмыс үшін арналған серверді бағалағанда GPU саны, интерконнект топологиясы және әрбір GPU-ға келетін жад көлемі басты таңдау критерийлері болуы керек, ал екінші дәрежелі факторлар емес. Өнеркәсіптік зерттеулер мен оқыту үшін gPU жадын модель өлшеміне сәйкестендіру

GPU жады — әдетте VRAM деп аталады — ірі моделдерді орнатқан кезде кездесетін бірінші қатты шектеу болып табылады. Ондаған миллиард параметрі бар тілдік модельдің салмағын FP16 форматында сақтау үшін, оқыту кезіндегі белсендірулер мен оптимизатор күйлерін ескермей-ақ, жүздеген гигабайт GPU жады қажет. Сондықтан масштабта жұмыс істеуге арналған жүйелер немесе әрбір GPU-ға өте көп жад көлемін ұсынуы керек, немесе модель салмақтарын бірнеше GPU-ға үзіліссіз тарату мүмкіндігін қамтамасыз етуі керек.

GPU жады — әдетте VRAM деп аталады — ірі моделдерді орнатқан кезде кездесетін бірінші қатты шектеу болып табылады. Ондаған миллиард параметрі бар тілдік модельдің салмағын FP16 форматында сақтау үшін, оқыту кезіндегі белсендірулер мен оптимизатор күйлерін ескермей-ақ, жүздеген гигабайт GPU жады қажет. Сондықтан масштабта жұмыс істеуге арналған жүйелер немесе әрбір GPU-ға өте көп жад көлемін ұсынуы керек, немесе модель салмақтарын бірнеше GPU-ға үзіліссіз тарату мүмкіндігін қамтамасыз етуі керек. Өнеркәсіптік зерттеулер мен оқыту үшін gPU жады — әдетте VRAM деп аталады — ірі моделдерді орнатқан кезде кездесетін бірінші қатты шектеу болып табылады. Ондаған миллиард параметрі бар тілдік модельдің салмағын FP16 форматында сақтау үшін, оқыту кезіндегі белсендірулер мен оптимизатор күйлерін ескермей-ақ, жүздеген гигабайт GPU жады қажет. Сондықтан масштабта жұмыс істеуге арналған жүйелер немесе әрбір GPU-ға өте көп жад көлемін ұсынуы керек, немесе модель салмақтарын бірнеше GPU-ға үзіліссіз тарату мүмкіндігін қамтамасыз етуі керек.

Жадының өткізгіштігі де осындай маңызды. Даже егер GPU-да жеткілікті көлем болса, жеткіліксіз өткізгіштік деректерді жүктеу күтіп тұрған кезде есептеу ядроларын тоқтатады. Осы тежегіштікке арналған жоғары өткізгіштікті жады технологиялары әзірленді. Өнеркәсіптік зерттеулер мен оқыту үшін жағдайларда. GPU опцияларын бағалаған кезде, жады өткізгіштігі мен есептеу қуатының қатынасы — трансформерлік негізделген модель архитектураларында өте кең таралған жадыға байланысты операцияларда GPU-дың қаншалықты жақсы көрсеткіш көрсететінін бағалаудың сенімді көрсеткіші болып табылады.

ЖИ үшін CPU талаптары

ЖИ стекіндегі CPU-дың қолдаушы рөлі

GPU-лар есептеуге қатты талап қоятын кезеңдерде басымдыққа ие болады. Өнеркәсіптік зерттеулер мен оқыту үшін cPU бұл жерде айтарлықтай маңызды оркестрлау рөлін атқарады. Ол деректерді алдын-ала өңдеуді, пакеттерді жинақтауды, модельді жүктеуді, процесстераралық қарым-қатынасты және жүйелік деңгейдегі сыйымдылықты басқаруды жүзеге асырады. Әлсіз немесе дұрыс конфигурацияланбаған CPU GPU-ларға деректерді жеткізуін тежейді, нәтижесінде GPU-лар өзінше жеткілікті қуатқа ие болса да, тарату жағынан тосқауыл туғызады. Жоғары өткізгіштікті іске асыру ортасында CPU сонымен қатар желілік енгізу/шығаруды және сұраныстарды бағыттауды басқарады, сондықтан оның өнімділігі тікелей соңғы пайдаланушының кешігуіне әсер етеді.

Үшін Өнеркәсіптік зерттеулер мен оқыту үшін серверлерде жоғары ядролық саны мен үлкен соңғы деңгейлі кэштері бар заманауи көпядролы серверлік CPU-лар қолданылады. Бұл процессорлар GPU-лардың деректерді тұтыну қарқынына сай параллель алдын-ала өңдеу есептерін — токенизациялауды, суреттерді декодтауды, сипаттамаларды шығаруды — орындайды. Сонымен қатар CPU жағындағы жоғары жады каналдары саны PCIe немесе NVLink арқылы жадыдан GPU-ға деректерді қаншалықты тез беруге мүмкіндік беретінін тікелей анықтайды.

CPU-дан GPU-ға дейінгі жылдамдықтың ескерілуі

CPU және GPU арасындағы интерфейс — бұл көпшілік жағдайда инфрақұрылымда бағаланбаған өнімділік факторы. Өнеркәсіптік зерттеулер мен оқыту үшін pCIe поколениесы мен шина ені модель енгізілетін деректерді хосттың жадысынан GPU жадысына қаншалықты тез беруге және нәтижелерді қаншалықты тез қайтаруға мүмкіндік беретінін анықтайды. PCIe Gen 5 бұл жылдамдықты алдыңғы поколенияларға қарағанда әлдеқайда жақсартты, сондықтан деректерге қатынасы жоғары қорыту жұмыстары үшін оны қолдайтын платформалар қазір қалаған нұсқа болып табылады.

Бірнеше GPU-мен оқыту сценарийлерінде CPU сонымен қатар градиенттерді GPU-лар арасында синхрондау үшін коллективті коммуникациялық операцияларды — all-reduce, all-gather — координаттайды. Бұл трафиктің көпшілігі GPU-дан GPU-ға дейінгі өткізгіштер арқылы өтеді, бірақ бұл операцияларды тиімді бастау мен координаттау қабілеті жалпы масштабтау өнімділігіне әсер етеді. Сондықтан AI серверлерін жобалаған кезде PCIe топологиясын жақсы қолдайтын және жеткілікті I/O жылдамдығы бар CPU платформасын таңдау — бұл қосымша ойланыс емес, алдын ала қарастырылатын архитектуралық шешім. Өнеркәсіптік зерттеулер мен оқыту үшін .

AI серверлері үшін жады конфигурациясы

Жүйелік RAM сыйымдылығы мен жылдамдығы

Жүйелік жады немесе DRAM деректерді тұрақты сақтау құрылғысы мен GPU арасындағы уақытша сақтау аймағы ретінде қызмет етеді. Өнеркәсіптік зерттеулер мен оқыту үшін деректер жиынтығы, модельдің тексеру нүктелері және орташа есептеу нәтижелері барлығы жүйелік RAM арқылы өтеді. Жеткіліксіз RAM жады жүйені дискіге деректерді ауыстыруға мәжбүр етеді, бұл өте көп кешігулерге әкеледі және жоғары өнімділікті GPU орнатуының пайдасын толығымен жойып жіберуі мүмкін. Серьез AI жұмыстары үшін 512 ГБ-тан бастап бірнеше терабайтқа дейінгі жүйелік RAM барлыққа қазір қалыптасқан стандарт болып табылады.

Жады жылдамдығы мен белсенді жады каналдарының саны да маңызды роль атқарады. Жоғары жиілікті және төмен кешігуі бар DDR5 жады — AI жұмыстарына арналған платформалар үшін алдыңғы буындарға қарағанда әлдеқайда жоғары жалаңғыз өткізгіштік беретін қалыптасқан стандарт болып табылады. Өнеркәсіптік зерттеулер мен оқыту үшін aI жұмыстарына арналған жағдайлар

ECC жады және сенімділік

Қателерді түзететін кодтық жады өндірісте міндетті. Өнеркәсіптік зерттеулер мен оқыту үшін ұзақ уақыт бойы (күндер немесе апталар бойы) орындалатын оқыту жұмыстары сәулелену немесе кернеу тербелістерінен туындайтын «сессиз» жады қателеріне — бір биттің ауысуына — өте төзімсіз. Бұл қателер модельдің салмақтарын бұзып, ешқандай айқын қате белгісін бермей-ақ барлық оқыту процесін жарамсыз етеді. Қателерді түзететін кодтық жады бұл қателерді анықтап, оларды транспарентті түрде түзетеді; бұл есептеулердің дәлдігін қорғайды, ал оның қосымша жұмыс істеу уақыты — кәсіби орнатуларда әрқашан тиімді.

Сенімділіктен басқа, жады конфигурациясына NUMA топологиясы сияқты факторлар да кіреді. Екі сокетті сервер платформаларында әрбір процессордың өзіндік жергілікті жады банкісі бар, ал қашықтағы банкке қатынау қосымша кешігу туғызады. NUMA-бағытталған жады бөлінуін дұрыс ұйымдастыру процестердің мүмкіндігінше өз жергілікті жадысына қатынасуын қамтамасыз етеді, нәтижесінде орташа жады қатынау кешігуі барлық жағынан азаяды. Өнеркәсіптік зерттеулер мен оқыту үшін процестер өз жергілікті жадысына мүмкіндігінше көбірек қатынасатындай етіп, барлық жағынан орташа жады қатынау кешігуін азайтады.

ЖИ үшін деректердің өңдеу құрылымы

Бірінші деңгейлі сақтау үшін NVMe SSD-тар

Сақтау — бұл AI-серверлерді жинаған кезде ең жиі төмен бағаланатын қабат, бірақ ол тәжірибелік оқыту циклының жылдамдығы мен қорытынды шығаруды іске асыру икемділігіне тікелей әсер етеді. Өнеркәсіптік зерттеулер мен оқыту үшін pipeline-тар үшін PCIe арқылы қосылған NVMe SSD-тар — бұл ең төменгі қабылданатын бірінші деңгейлі сақтау стандарты. Бұл дискілер секундына гигабайтпен өлшенетін тізбекті оқу жылдамдығын ұсынады, бұл үлкен дерекқорларды, модельдің тексеру нүктелерін және белсендірулерді жүйелік RAM мен GPU жадына есептеу талаптарына сай жылдамдықпен жүктеуге мүмкіндік береді.

NVMe дискілерінің саны мен олардың RAID немесе жолақтау конфигурациясы да жоғарғы өткізгіштікті анықтайды. Үлкен көріну дерекқорларында немесе көп режимді корпусах бойынша оқыту үшін тізбекті оқу жылдамдығының тұрақты көрсеткіші қажет, ал бір NVMe дискісі әрқашан осы талапты қанағаттандыра алмайды. Бағдарламалық RAID-0 немесе аппараттық жолақтау конфигурациясында бірнеше NVMe дискісін орнату қолжетімді жолақты көбейтеді, сондықтан сақтау ішкі жүйесі ешқашан Өнеркәсіптік зерттеулер мен оқыту үшін жұмыс үрдістерінде қолданылатын жүйелерде қалыпты жағдай болып саналады.

Сақтау сыйымдылығын жоспарлау және деңгейлеу

Нәтижелерден басқа, құзыреттілік жоспарлауы — үздіксіз жұмыс істейтін топтар үшін ауыр мәселе. Өнеркәсіптік зерттеулер мен оқыту үшін үлкен тілдік модельдерді алдын-ала оқыту үшін қолданылатын деректер жиынтығы ондаған терабайтқа дейін жетуі мүмкін, ал ұзақ оқыту сеансдары үшін тексеру нүктелерін (checkpoint) сақтау тез ұлғаяды. Жақсы құрылған Жасанды интеллект серверінің сақтау стратегиясы әдетте белсенді оқыту деректері мен тексеру нүктелері үшін жылдам NVMe деңгейін, сонымен қатар аяқталған эксперименттер мен бастапқы деректер жиынтығын архивте сақтау үшін жоғары сыйымдылықты SSD немесе HDD деңгейін қамтиды.

Қорытындылау қызметін көрсету кезінде сақтау жылдамдығы модельді жүктеу уақытына әсер етеді, бұл салқын іске қосу кезіндегі кідіріс уақытын анықтайды. Модельдер талап етілген кезде жүктелетін ортада — мысалы, серверсіз қорытындылау орнатуларында немесе көп модельді қызмет көрсету жүйелерінде — жылдам NVMe сақтау тікелей пайдаланушыға бағытталған кідірісті азайтады. Бұл Өнеркәсіптік зерттеулер мен оқыту үшін жақсы таңдалған сақтау стекі бар платформа осы салқын іске қосу қателерін азайтады және сақтауға байланысты кідірістерсіз жоғары модельдік параллелизмді қолдайды.

Максималды өнімділік үшін толық аппараттық стекді интеграциялау

Тепе-теңдікті жүйе жобалау принциптері

Ең жоғары өнімділікке ие аппараттық стеклер Өнеркәсіптік зерттеулер мен оқыту үшін бұл жай ғана ең жақсы жеке компоненттердің жинағы емес — олар әрбір қабаты басқаларының өткізу қабілетіне сәйкес келетін, мұқият теңестірілген жүйелер. Әрбір GPU-ға тек төрт PCIe шинасы ғана бар сегіз жоғары деңгейлі GPU немесе алдын-ала өңдеуді өңдей алатын жеткілікті CPU ядролары жоқ жүйе өзінің теориялық ең жоғары көрсеткішінің әлдеқайда төменін көрсетеді. Теңестіру — басым принцип, ол жүйе архитекторларынан сипаттамаларды асау алдында деректер ағысын сақтау құрылғысынан бастап жады, CPU және соңында GPU арқылы моделдеуді талап етеді.

Жылулық дизайн — бұл проблемалар туғанға дейін қадағаланбауы мүмкін тағы бір интеграциялық фактор. Жоғары тығыздықтағы GPU конфигурациялары қатты жылу шығарады, ал жеткіліксіз салқындату GPU тактілік жиілігін тежейді және тиімді есептеу өткізу қабілетін төмендетеді. AI серверлері үшін арналған стойкаға орнатылатын серверлер Өнеркәсіптік зерттеулер мен оқыту үшін масштабда жоғары ауа ағыны бар шасси дизайндарын, резервті қоректендіру көздерін және компоненттердің температурасын тұрақты толық жүктеме жағдайларында да оптималды жұмыс ауқымында ұстайтын жылу басқару жүйелерін ендіру.

Стекдің масштабталуы мен болашаққа дайындығы

Жасанды интеллект моделдері өте тез өсумен және күрделенумен сипатталады, сондықтан құрылғыларға инвестициялар тек қазіргі қажеттіліктерге ғана емес, сонымен қатар олардың масштабталу қабілетіне де баға берілуі керек. GPU-ларды жаңартуға, қосымша жады DIMM-дерін орнатуға және NVMe кеңейтуге мүмкіндік беретін, бірақ толық жүйені алмастыруды қажет етпейтін платформалар ұзақ мерзімді зерттеулер мен жобалауға қатысатын командалар үшін толық иелік құнын маңызды түрде төмендетеді. Өнеркәсіптік зерттеулер мен оқыту үшін pCIe кеңейту слоттары, ашық сақтау бөліктері және модульді қуат беру архитектурасы — барлығы масштабталуға бағытталған платформаның белгілері.

Таратылған жобалар үшін толық стекке қатысты қарастыруға желілік арасындағы байланыс да кіреді Өнеркәсіптік зерттеулер мен оқыту үшін орнатылулар. Жоғары жылдамдықты InfiniBand немесе RDMA-қабілетті Ethernet көп түйінді оқытуға мүмкіндік береді, сондықтан жұмыс жүктемелері бір сервердің қуатынан асып түсуі мүмкін. Басынан-ақ желіге қосылған сақтау құрылғысына қатынас пен түйіндер арасындағы градиенттік қатынасты жоспарлау, ИИ операцияларының масштабы ұлғая келе қымбат тұратын қайта жабдықтауды болдырмауға көмектеседі.

Жиі қойылатын сұрақтар

ИИ қорытындылауы мен оқытуы үшін ең маңызды аппараттық компонент қандай?

GPU — бұл Өнеркәсіптік зерттеулер мен оқыту үшін себебі ол нақты есептеулердің көпшілігін орындайды. Дегенмен, оның потенциалын толық ашу үшін жеткілікті жад (RAM), жылдам сақтау құрылғысы және деректерді GPU-ға үздіксіз беруге қабілетті процессор қажет. GPU-ны ғана маңызды компонент деп қарау жүйенің тепе-теңдігін бұзып, техникалық сипаттамаларына қарағанда төмен өнімділікке әкеледі.

ИИ қорытындылауы мен оқыту серверлері үшін қанша жад (RAM) ұсынылады?

Ауқымды Өнеркәсіптік зерттеулер мен оқыту үшін жұмыс жүктемелері үшін кемінде 256 ГБ ECC DDR5 жады ұсынылады, ал көпмодальды немесе үлкен тілдік модельдер архитектурасы бойынша ірі масштабты оқыту үшін 512 ГБ немесе одан да көп жады қажет. Дәл талаптар дерекқор көлеміне, пакет өлшеміне және жүйенің негізінен оқытуға, қорытындылауға немесе екеуіне де қолданылуына байланысты.

Сақтау жылдамдығы AI-қорытындылау мен оқыту өнімділігіне шынымен әсер етеді ме?

Иә, маңызды әсер етеді. Сақтау жылдамдығы әрбір итерацияда оқыту дерекқорын қаншалықты тез жүктеуге, моделдің тексеру нүктелерін қаншалықты тез сақтауға және қалпына келтіруге, сонымен қатар қорытындылау кезінде модельдерді қаншалықты тез жүктеуге әсер етеді. Баяу сақтау GPU-лардың толық қуатында жұмыс істеуін тоқтататын енгізу/шығару күтудің күйлерін туғызады. Өнеркәсіптік зерттеулер мен оқыту үшін , бұл тікелей тиімді өткізгіштікті төмендетеді және оқыту уақытын (сағат бойынша) арттырады.

AI-қорытындылау мен оқыту серверлік платформалары үшін қандай CPU сипаттамалары ең маңызды?

Үшін Өнеркәсіптік зерттеулер мен оқыту үшін платформаларда ең маңызды CPU сипаттамалары — жоғары ядро саны, көптеген жады каналдарын қолдайтындығы, PCIe Gen 5 байланысы және үлкен соңғы деңгейлі кэш. Бұл сипаттамалар CPU-ның деректерді алдын ала өңдеу, GPU-мен байланыс орнату және жүйені басқару сияқты процестерді тиімді басқаруын қамтамасыз етеді, сондықтан AI есептеу құбырларында «тікелей тосқын» болмайды.