GPU-talous: Miten kouluttaa AI-mallisi ilman vararikon

Monet yritykset haluaisivat integroida tekoälyn liiketoimintaansa, mutta heidät karkotetaan kallisten tekoälyjärjestelmien kouluttamiseen liittyvien kustannusten vuoksi, erityisesti kalliiden laitteiden, kuten GPUjen, tarpeen. Elon Musk on korostanut, että insinööritieteelliset haasteet aiheuttavat usein viivytystä, erityisesti laitteiden optimoinnissa tekoälyä varten. Vaikka suuret teknologiatyöt voivat kustantaa kalliiden suurten kielimallien (LLM) kouluttamisen, pienemmät yritykset rajallisilla resursseilla kärsivät. Kuitenkin on olemassa strategioita, joilla nämä pienemmät toimijat voivat hyötyä. Yksi laitteistoon keskittyvä strategia on koulutuslaitteiden optimointi, esimerkkeinä custom AI -piirit ja vuokrattavat GPUt. Kuitenkin tämä lähestymistapa on enemmän suurten yritysten ulottuvilla, joilla on syvät taskut. Pienemmille yrityksille ohjelmistoon perustuvat optimoinnit tarjoavat enemmän käyttökelpoisen ja kustannustehokkaan vaihtoehdon. Yksi tällainen menetelmä on sekoitettu tarkkuuden koulutus, joka optimoi muistinkäytön ja nopeuttaa koulutusta käyttämällä alhaisempaa tarkkuutta olevia operaatioita. Tämä tekniikka johtaa merkittäviin aikataulun parannuksiin ja vähentää GPU-kustannuksia. Toinen lähestymistapa, aktivointitarkistus, minimoi muistinkulutuksen säilyttämällä vain tärkeät arvot koulutuksen aikana, vaikka se pidentää koulutusaikaa hieman. Moni-GPU-koulutus on toinen strategia, joka nopeuttaa koulutusprosessia jakamalla tehtävät useiden GPUjen välille. Työkalut kuten DeepSpeed, FSDP ja YaFSDP auttavat tämän menetelmän käyttöönotossa, ja jokainen työkalu tarjoaa kasvavat tehokkuuden parannukset. Käyttämällä näitä innovatiivisia ohjelmisto- ja laitteistotekniikoita yritykset rajallisilla resursseilla voivat edelleen kouluttaa ja kehittää tekoälymalleja ilman liian kireitä kustannuksia.