L'économie des GPU : Comment entraîner votre modèle d'IA sans faire faillite

De nombreuses entreprises ont hâte d'intégrer l'intelligence artificielle (IA) dans leurs activités, mais sont freinées par les coûts élevés associés à la formation de systèmes d'IA sophistiqués, en particulier en raison du matériel coûteux requis, comme les GPU. Elon Musk a souligné que les défis techniques souvent bloquent le progrès, en particulier dans l'optimisation du matériel pour l'IA. Alors que les grandes entreprises technologiques peuvent se permettre les coûts élevés de la formation de grands modèles de langage (LLM), les petites entreprises avec des ressources limitées luttent. Cependant, il existe des stratégies disponibles pour aider ces petits acteurs. L'une des stratégies axées sur le matériel consiste à optimiser le matériel de formation, avec des exemples comme les puces d'IA personnalisées et les GPU de location. Cependant, cette approche est plus réalisable pour les grandes entreprises avec des poches profondes. Pour les petites entreprises, les optimisations logicielles offrent une alternative plus accessible et plus économique. L'une de ces méthodes est la formation à précision mixte, qui optimise l'utilisation de la mémoire et accélère la formation en utilisant des opérations de précision inférieure. Cette technique peut entraîner des améliorations significatives du temps d'exécution et réduire les coûts de GPU. Une autre approche, la conservation des points de contrôle d'activation, minimise la consommation de mémoire en stockant uniquement les valeurs essentielles pendant la formation, bien qu'elle prolonge légèrement le temps de formation. La formation multi-GPU est une autre stratégie qui accélère le processus de formation en répartissant les tâches entre plusieurs GPU. Des outils comme DeepSpeed, FSDP et YaFSDP aident à mettre en œuvre cette méthode, chaque outil offrant des gains d'efficacité incrementiels. En adoptant ces stratégies innovantes en matière de logiciel et de matériel, les entreprises à faibles ressources peuvent encore former et développer des modèles d'IA sans encourir des coûts exorbitants.