A economia dos GPUs: Como treinar seu modelo de IA sem ficar falido

Muitas empresas estão ansiosas para integrar IA em seus negócios, mas são impedidas pelos altos custos associados ao treinamento de sistemas de IA sofisticados, particularmente devido ao hardware caro necessário, como GPUs. Elon Musk destacou que os desafios de engenharia muitas vezes travam o progresso, especialmente na otimização do hardware para IA. Enquanto as grandes empresas de tecnologia podem arcar com os custos elevados de treinar modelos de linguagem amplos (LLMs), as empresas menores com recursos limitados lutam. No entanto, existem estratégias disponíveis para ajudar esses jogadores menores. Uma estratégia focada em hardware envolve otimizar o hardware de treinamento, com exemplos como chips de IA personalizados e GPUs alugadas. No entanto, essa abordagem é mais viável para grandes empresas com recursos profundos. Para as empresas menores, as otimizações baseadas em software oferecem uma alternativa mais acessível e mais barata. Um método é o treinamento de precisão mista, que otimiza o uso de memória e acelera o treinamento usando operações de menor precisão. Essa técnica pode levar a melhorias significativas no tempo de execução e reduzir os custos de GPU. Outra abordagem, o checkpoint de ativação, minimiza o consumo de memória armazenando apenas valores essenciais durante o treinamento, embora isso prolongue ligeiramente o tempo de treinamento. O treinamento multi-GPU é outra estratégia que acelera o processo de treinamento distribuindo tarefas entre múltiplos GPUs. Ferramentas como DeepSpeed, FSDP e YaFSDP ajudam a implementar esse método, com cada ferramenta oferecendo ganhos de eficiência incrementais. Ao empregar essas inovadoras estratégias de software e hardware, as empresas com recursos limitados ainda podem treinar e desenvolver modelos de IA sem incorrer em custos exorbitantes.