當前人工智能如火如荼的發(fā)展帶動了很多技術革新,其中的大語言模型已經(jīng)成為一個熱門的研究領域,不僅吸引了眾多學術界的研究者,也讓技術應用領域的開發(fā)者們躍躍欲試。但是在大模型的開發(fā)方面,有一個重要的因素——那就是顯卡的不同,竟然可以在模型訓練的效率和效果上造成顯著的差異。
有人說,AI時代下,算力就是一切,然而算力的基礎就是加速卡。但市面上的加速卡型號也非常的多,如何從質量參差不齊的眾多加速卡中選出適合大模型推理的“王炸卡”就顯得格外重要了,那么就不得不說RTX 4090這款加速卡了,GPU核心的集成程度驚人,小小芯片上GPU核心集成了數(shù)千個CUDA核心,以及大量的張量核心和RT核心,計算速度可以達到數(shù)Teraflops(萬億次浮點運算每秒)的級別。為用戶提供了強大的計算能力,為大模型訓練的速度更上一層樓。
根據(jù)官方數(shù)據(jù),4090加速卡采用的是Ada架構,對比前幾代來說,計算速度更快,算力更強,搭載的24G大顯存,有效解決了顯存不夠的情況。同時在圖像處理方面也有不錯的表現(xiàn)。
另外,在大語言模型的訓練上,由于大模型的復雜性和數(shù)據(jù)量的增加,對各種軟件的支持需求也被提上了日程。 4090加速卡在這方面有著顯著的優(yōu)勢,它支持廣泛的軟件生態(tài),包括CUDNN庫,CUDA工具包,同時也支持各種主流的深度學習框架,TensorFlow,PyTorch等。
很多科研人員在訓練大模型的過程中,大型語言模型需要處理數(shù)十億甚至數(shù)百億的參數(shù),需要大量的計算資源來進行權重更新和優(yōu)化。 面對這個需求痛點,4090顯卡的高性能計算單元和并行處理能力就可以高效地執(zhí)行這些計算任務,加快模型的收斂速度,并提高訓練效率。
4090加速卡不僅僅是針對個人用戶,還面向高?？蒲腥藛T、以AI技術為驅動的藥物研發(fā)等企業(yè)。那么對于不同用戶來說,應該從哪些渠道獲得4090加速卡呢?無非只有兩種途徑,一是土豪版的買買買,但弊端是會面臨資產(chǎn)貶值,各種維護和管理問題。二是經(jīng)濟版的租賃4090加速卡,可以找云服務商租用GPU云主機,這樣即免去了維護管理問題,還實現(xiàn)了花小錢辦大事的目的。
不過在逛了幾家主流云服務商的官網(wǎng)后發(fā)現(xiàn),可供選擇的加速卡型號少之又少。這里給大家推薦一個源于超算背景的云服務商,那就是北京超級云計算中心,其背后竟然有中國科學院的背景,可謂妥妥的實力派。
不僅如此,北京超級云計算中心的算力資源也非常豐富,提供包括H800、H100、A800、A100、V100、4090、3090、L40S等,并且表明了預置市場上的主流框架環(huán)境,實現(xiàn)了開箱即用。除此之外,其GPU加速卡有多種形態(tài)的產(chǎn)品,包括超算架構的大規(guī)模集群形態(tài),以及擁有root權限資源專享的云主機形態(tài),以及裸金屬形態(tài)。
那對于用戶來說應該選云主機模式,還是集群模式?這個要看用戶的具體需求來判斷,兩種模式相比各有優(yōu)劣,云主機使用模型更偏向于普通電腦,從操作下,入手難度都非常的簡單,但云主機相比集群模式的劣勢也非常明顯,云主機主要開機就會進行計費。而集群模式的計費就更加靈活,僅對計算過程中實際消耗的GPU時間和數(shù)量收費。計算任務完成后,計費即停止,確保用戶僅支付實際計算費用。并且集群模式采用共享網(wǎng)絡帶寬,不單獨向租戶收取網(wǎng)絡費用,減輕了用戶的成本,并且安裝軟件的過程不產(chǎn)生任何費用。但是集群模式也有其劣勢,那就是采用的linux系統(tǒng),需要通過命令集的形式完成相關的任務,對于沒有計算機基礎的用戶不是很友好。
總的來說,人工智能的快速發(fā)展,算力是基礎,好的算力不僅依賴好的顯卡,還要真正實現(xiàn)用戶從可用、好用到降本。
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