De economie van GPUs: Hoe je je AI-model kunt trainen zonder failliet te gaan

Veel bedrijven zijn enthousiast om AI in hun bedrijf te integreren, maar worden belemmerd door de hoge kosten die gepaard gaan met het trainen van geavanceerde AI-systemen, vooral vanwege de dure hardware die nodig is, zoals GPUs. Elon Musk heeft erop gewezen dat technische uitdagingen vaak vooruitgang belemmeren, vooral bij het optimaliseren van hardware voor AI. Terwijl grote techbedrijven de hoge kosten van het trainen van grote taalmodellen (LLM's) kunnen betalen, worstelen kleinere bedrijven met beperkte middelen. Er zijn echter strategieën beschikbaar om deze kleinere spelers te helpen. Een hardware-georiënteerde strategie omvat het optimaliseren van trainingshardware, met voorbeelden zoals aangepaste AI-chips en huur-GPU's. Deze benadering is echter meer haalbaar voor grote bedrijven met diepe zakken. Voor kleinere bedrijven bieden software-gebaseerde optimalisaties een meer toegankelijke en kosteneffectieve alternatieve oplossing. Een dergelijke methode is mixed precision training, die het geheugenverbruik optimaliseert en het trainen versnelt door lagere precisiebewerkingen te gebruiken. Deze techniek kan leiden tot significante runtimeverbeteringen en vermindert GPU-kosten. Een andere benadering, activation checkpointing, minimaliseert het geheugenverbruik door alleen essentiële waarden op te slaan tijdens het trainen, hoewel het de trainingsduur licht verlengt. Multi-GPU-training is nog een strategie die het trainingsproces versnelt door taken te verdelen over meerdere GPU's. Tools zoals DeepSpeed, FSDP en YaFSDP helpen bij de implementatie van deze methode, waarbij elke tool incrementele efficiëntieverbeteringen biedt. Door deze innovatieve software- en hardwarestrategieën toe te passen, kunnen bedrijven met beperkte middelen nog steeds AI-modellen trainen en ontwikkelen zonder exorbitante kosten te maken.