Økonomien bag GPU'er: Hvordan træne din AI-model uden at blive ruineret

Mange virksomheder er ivrige efter at integrere AI i deres forretninger, men bliver hindret af de høje omkostninger ved at træne avancerede AI-systemer, især på grund af det dyre hardware, der kræves, som f.eks. GPU'er. Elon Musk har hævet, at ingeniørtekniske udfordringer ofte bremser fremdriften, især i at optimere hardware til AI. Mens store tech-virksomheder kan betale de høje omkostninger ved at træne store sprogmodeller (LLM'er), har mindre virksomheder med begrænsede ressourcer svært ved at følge med. Imidlertid findes der strategier tilgængelige for at hjælpe disse mindre spillere. En hardware-fokuseret strategi involverer at optimere træningshardware, med eksempler som brug af custom AI-chips og leje-GPU'er. Imidlertid er denne tilgang mere realistisk for store virksomheder med dybe lommer. For mindre virksomheder tilbyder software-baserede optimeringer en mere tilgængelig og omkostningseffektiv alternativ. En sådan metode er blandet præcisionstræning, som optimerer hukommelsesbrug og øger træningshastigheden ved at bruge lavere præcisionsoperationer. Denne teknik kan føre til betydelige kørselstidsforbedringer og reducere GPU-omkostningerne. En anden tilgang, activation checkpointing, minimizes hukommelsesforbruget ved at gemme kun essentielle værdier under træningen, selvom det udvider træningstiden lidt. Multi-GPU-træning er en anden strategi, der øger træningsprocessen ved at fordele opgaverne over flere GPU'er. Værktøjer som DeepSpeed, FSDP og YaFSDP hjælper med at implementere denne metode, hvor hvert værktøj tilbyder gradvist effektivitetsgevinster. Ved at anvende disse innovative software- og hardware-strategier kan virksomheder med begrænsede ressourcer stadig træne og udvikle AI-modeller uden at pådrage sig ekstreme omkostninger.