La economía de las GPU: Cómo entrenar tu modelo de IA sin arruinarte

Muchas empresas están ansiosas por integrar la IA en sus negocios, pero se ven obstaculizadas por los altos costos asociados con la formación de sistemas de IA sofisticados, particularmente debido al costoso hardware requerido, como las GPUs. Elon Musk ha destacado que los desafíos de ingeniería a menudo frenan el progreso, especialmente en la optimización del hardware para la IA. Mientras que las grandes empresas tecnológicas pueden permitirse los costos elevados de formar modelos de lenguaje amplios (LLMs), las pequeñas empresas con recursos limitados luchan. Sin embargo, hay estrategias disponibles para ayudar a estos pequeños jugadores. Una estrategia enfocada en el hardware implica la optimización del hardware de formación, con ejemplos como chips de IA personalizados y GPUs de alquiler. Sin embargo, este enfoque es más factible para las grandes empresas con fondos profundos. Para las pequeñas empresas, las optimizaciones basadas en software ofrecen una alternativa más accesible y económica. Un método como tal es la formación de precisión mixta, que optimiza el uso de memoria y acelera la formación al utilizar operaciones de menor precisión. Esta técnica puede llevar a mejoras significativas en el tiempo de ejecución y reducir los costos de GPU. Otra aproximación, la verificación de activación, minimiza el consumo de memoria al almacenar solo los valores esenciales durante la formación, aunque prolonga ligeramente el tiempo de formación. La formación multi-GPU es otra estrategia que acelera el proceso de formación al distribuir tareas entre varias GPUs. Las herramientas como DeepSpeed, FSDP y YaFSDP ayudan a implementar este método, con cada herramienta ofreciendo ganancias de eficiencia incrementales. Al emplear estas innovadoras estrategias de software y hardware, las empresas con recursos limitados aún pueden formar y desarrollar modelos de IA sin incurrir en costos exorbitantes.