Экономика GPU: как обучать вашу модель ИИ, не разорившись

Многие компании с радостью бы интегрировали ИИ в свой бизнес, но их удерживают высокие затраты, связанные с обучением сложных систем ИИ, особенно из-за дорогого оборудования, такого как GPU. Элон Маск подчеркнул, что инженерные задачи часто тормозят прогресс, особенно в оптимизации аппаратного обеспечения для ИИ. Хотя крупные технологические компании могут позволить себе высокие затраты на обучение больших языковых моделей (БЯМ), небольшие предприятия с ограниченными ресурсами сталкиваются с трудностями. Однако есть стратегии, которые могут помочь этим более мелким игрокам. Одна из стратегий, ориентированная на аппаратное обеспечение, включает в себя оптимизацию оборудования для обучения, примеры которой включают в себя специализированные чипы ИИ и аренду GPU. Однако такой подход более доступен для крупных компаний с глубокими карманами. Для небольших компаний программные оптимизации предлагают более доступный и экономически выгодный альтернативный вариант. Один из таких методов - это смешанная точность обучения, которая оптимизирует использование памяти и ускоряет обучение за счет использования операций с меньшей точностью. Этот метод может привести к значительным улучшениям производительности и сокращению затрат на GPU. Еще один подход - это контрольные точки активации, которые минимизируют потребление памяти, сохраняя только важные значения во время обучения, хотя это слегка удлиняет время обучения. Многопроцессорное обучение - это еще одна стратегия, которая ускоряет процесс обучения, распределяя задачи между несколькими GPU. Инструменты, такие как DeepSpeed, FSDP и YaFSDP, помогают реализовать этот метод, и каждый инструмент предлагает постепенные улучшения эффективности. Используя эти инновационные программные и аппаратные стратегии, компании с ограниченными ресурсами могут все еще обучать и разрабатывать модели ИИ, не неся высоких затрат.