Ekonomi i GPU: Hur du tränar din AI-modell utan att gå bankrutt

Många företag är angelägna om att integrera AI i sina verksamheter men hindras av de höga kostnaderna för att träna avancerade AI-system, särskilt på grund av den dyra hårdvaran som krävs, som GPU:er. Elon Musk har framhävt att ingenjörsmässiga utmaningar ofta bromsar framstegen, särskilt när det gäller att optimera hårdvaran för AI. Medan stora techföretag kan bekosta sig de stora kostnaderna för att träna stora språkmodeller (LLM), kämpar mindre företag med begränsade resurser. Det finns dock strategier tillgängliga för att hjälpa dessa mindre spelare. En hårdvarufokuserad strategi innebär att optimera träningshårdvaran, med exempel som anpassade AI-chip och hyrda GPU:er. Denna strategi är dock mer genomförbar för stora företag med djupa fickor. För mindre företag erbjuder mjukvaruoptimeringar en mer tillgänglig och kostnadseffektiv alternativ. En sådan metod är blandad precisionsträning, som optimerar minnesanvändningen och accelererar träningen genom att använda lägre precisionoperationer. Denna teknik kan leda till betydande runtime-förbättringar och minska GPU-kostnaderna. En annan strategi, activationskontrollpunkter, minimerar minneskonsumtionen genom att endast lagra viktiga värden under träningen, även om det sträcker ut träningsprocessen något. Multi-GPU-träning är en annan strategi som accelererar träningsprocessen genom att fördela uppgifter över flera GPU:er. Verktyg som DeepSpeed, FSDP och YaFSDP hjälper till att implementera denna metod, med varje verktyg som erbjuder gradvisa effektivitetsvinster. Genom att använda dessa innovativa mjukvaru- och hårdvarustrategier kan företag med begränsade resurser fortfarande träna och utveckla AI-modeller utan att drabbas av exorbitanta kostnader.