Kaip vartotojų GPU našumas lyginamas su duomenų centro GPU, skirtais „Deepseeek“ modeliams

Veiklos apžvalga

** Vartotojų GPU, pavyzdžiui, „NVIDIA RTX 4090“ ir „RTX 3090“, yra tinkami mažesniems „Deepseek“ modeliams (pvz., Tiems, kurie turi nuo 7 iki 16 iki 16 milijardų parametrų). Jie siūlo ekonomiškai efektyvų sprendimą ir gali efektyviai atlikti mokymo ir išvadų užduotis, ypač kai naudojami tokie metodai kaip kvanalizacija, siekiant sumažinti VRAM reikalavimus. Pavyzdžiui, su 4 bitų kiekybiniu būdu, šie GPU gali valdyti didesnius modelius be didelių daugialypių GPU sąrankų [1] [5]. Tačiau jų apribojimai paaiškėja didesniais modeliais, kuriems reikia žymiai daugiau VRAM ir apskaičiuojamos galios.

Priešingai, duomenų centro GPU, pavyzdžiui, „NVIDIA H100“ arba „H200“, yra skirti didelio našumo skaičiavimo užduotims. Jie suteikia didesnes atminties pajėgumus (dažnai viršijančias 40 GB) ir greitesnes atminties technologijas (tokias kaip HBM), kurios yra labai svarbios norint mokyti didelius modelius su milijardais parametrų. Šie GPU išsiskiria scenarijais, reikalaujančiais kelių GPU konfigūracijų ar pažangių paralelizmo strategijų, leidžiančių efektyviai vykdyti ypač didelius modelius (pvz., 236 milijardus ar daugiau parametrų), kurių vartotojo GPU negali efektyviai valdyti [1] [4] [5].

Pagrindiniai skirtumai

1. Atminties talpa: Duomenų centro GPU paprastai siūlo daug didesnius atminties dydžius, palyginti su vartotojų GPU. Pvz., Nors vartotojo GPU gali turėti apie 24 GB VRAM, duomenų centro parinktys gali viršyti 80 GB, todėl jiems gali būti galima įkelti didesnius modelius ir duomenų rinkinius, nesikreipdami į atminties apribojimus [2] [4].

2. Našumo optimizavimas: Duomenų centro GPU dažnai apima tokias funkcijas kaip klaidų taisymo kodo (ECC) atmintis ir optimizuoti aušinimo sprendimai, įgalinantys ilgalaikį našumą esant dideliam darbo krūviui. Tai daro juos patikimesnius plačiose treniruotėse ir gamybos aplinkoje [2] [8].

3. Ekonominis efektyvumas: mažesnio masto projektams ar atskiroms tyrėjams vartotojų GPU suteikia prieinamą įėjimo tašką į gilų mokymąsi. Jie yra ypač veiksmingi tobulinant iš anksto apmokytus modelius arba dirbant su mažesniais duomenų rinkiniais. Tačiau įmonės lygio programoms, susijusioms su masiniais duomenų rinkiniais ir sudėtingais modeliais, duomenų centro GPU pateisina jų didesnes išlaidas per puikų našumą ir mastelį [4] [5].

Išvada

Apibendrinant galima pasakyti, kad nors vartotojų GPU gali būti veiksmingi mažesniems „Deepseee“ modeliams ir pasiūlyti biudžetui tinkamą variantą atskiriems vartotojams ar mažoms komandoms, duomenų centro GPU yra būtini norint patenkinti didesnius didesnių modelių skaičiavimo reikalavimus. Pasirinkimas tarp dviejų galiausiai priklauso nuo konkrečių projekto reikalavimų, įskaitant modelio dydį, duomenų rinkinio sudėtingumą ir biudžeto apribojimus. Norint optimaliai efektyviai atlikti didelės paklausos scenarijus, rekomenduojama pasinaudoti duomenų centro aparatine įranga.