Die Ökonomie von GPUs: Wie du dein AI-Modell trainierst, ohne bankrott zu gehen

Viele Unternehmen sind begierig, künstliche Intelligenz (KI) in ihre Geschäfte zu integrieren, aber sie werden von den hohen Kosten behindert, die mit der Ausbildung komplexer KI-Systeme verbunden sind, insbesondere aufgrund der teuren Hardware, wie GPUs. Elon Musk hat hervorgehoben, dass ingenieurtechnische Herausforderungen den Fortschritt oft behindern, insbesondere bei der Optimierung der Hardware für KI. Während große Technologieunternehmen sich die hohen Kosten für die Ausbildung großer Sprachmodelle (LLMs) leisten können, kämpfen kleinere Unternehmen mit begrenzten Ressourcen. Es gibt jedoch Strategien, um auch diesen kleineren Akteuren zu helfen. Eine hardwareorientierte Strategie beinhaltet die Optimierung der Trainingshardware, mit Beispielen wie benutzerdefinierten AI-Chips und Miet-GPUs. Allerdings ist dieser Ansatz eher für große Unternehmen mit tiefen Taschen geeignet. Für kleinere Unternehmen bieten softwarebasierte Optimierungen eine zugänglichere und kosteneffektivere Alternative. Ein solches Verfahren ist das gemischte Präzisionstraining, das den Speicherbedarf optimiert und das Training durch die Verwendung von niedrigeren Präzisionsoperationen beschleunigt. Diese Technik kann zu erheblichen Laufzeitverbesserungen und reduzierten GPU-Kosten führen. Ein weiterer Ansatz ist das Aktivierungs-Checkpointing, das den Speicherverbrauch minimiert, indem nur wichtige Werte während des Trainings gespeichert werden, obwohl es das Training leicht verlangsamt. Multi-GPU-Training ist eine weitere Strategie, die das Trainingsprozess durch die Verteilung von Aufgaben auf mehrere GPUs beschleunigt. Tools wie DeepSpeed, FSDP und YaFSDP helfen bei der Implementierung dieser Methode, wobei jedes Tool schrittweise Effizienzgewinne bietet. Durch die Anwendung dieser innovativen Software- und Hardware-Strategien können Unternehmen mit begrenzten Ressourcen auch KI-Modelle trainieren und entwickeln, ohne exorbitante Kosten zu tragen.