GPU'lerin ekonomisi: AI modelinizi eğitirken iflas etmeden nasıl yaparsınız

Çok sayıda şirket, AI'yi işlerine entegre etmek istiyor ancak gelişmiş AI sistemleri için eğitimin yüksek maliyetleri ile engelleniyor, özellikle de GPU gibi pahalı donanım gerektirdiği için. Elon Musk, mühendislik zorluklarının ilerlemeyi sık sık engellediğini, özellikle de AI için donanımın optimize edilmesi gerektiğini vurguluyor. Büyük teknoloji şirketleri, geniş dil modellerini (LLM) eğitmenin yüksek maliyetlerini karşılayabilirken, sınırlı kaynakları olan daha küçük işletmeler mücadele ediyor. Ancak, bu daha küçük oyuncular için yardımcı olacak stratejiler de var. Bunlardan biri, eğitim donanımını optimize etmeye odaklanan bir stratejiyi içeriyor, örneğin özel AI yongaları ve kiralık GPU'lar gibi. Ancak bu yaklaşım, derin cebleri olan büyük şirketler için daha uygulanabilir. Daha küçük şirketler için, yazılım tabanlı optimizasyonlar daha erişilebilir ve maliyet etkin bir alternatif sunuyor. Bu yöntemlerden biri, bellek kullanımını optimize eden ve eğitimi hızlandıran düşük hassasiyetli operasyonları kullanan karma hassasiyetli eğitimdir. Bu teknik, önemli ölçüde çalışma süresi geliştirmeleri ve GPU maliyetlerini azaltabilir. Başka bir yaklaşım, eğitimi sırasında yalnızca temel değerleri saklayarak bellek tüketimini minimize eden aktivasyon kontrol noktalarıdır, ancak eğitimi biraz uzatır. Çoklu GPU eğitimi de bir başka stratejidir ve eğitimi hızlandırmak için görevleri birden fazla GPU arasında dağıtır. DeepSpeed, FSDP ve YaFSDP gibi araçlar, bu yöntemi uygulamaya yardımcı olur ve her araç, artan verimlilik kazançları sağlar. Bu yenilikçi yazılım ve donanım stratejilerini kullanarak, sınırlı kaynakları olan şirketler de AI modellerini eğitirken aşırı maliyetleri ödemek zorunda kalmazlar.