GPU 的经济学：如何在不破产的情况下训练你的 AI 模型

许多公司渴望将人工智能（AI）集成到业务中，但高昂的成本却阻碍了他们，特别是训练复杂的AI系统所需的昂贵硬件，如GPU。埃隆·马斯克曾指出，工程挑战经常阻碍进度，特别是在优化AI硬件方面。虽然大型科技公司可以负担大型语言模型（LLM）的高昂训练成本，但小型企业却因资源有限而苦恼。然而，有些策略可以帮助这些小型企业。 一种以硬件为中心的策略涉及到优化训练硬件，例如定制AI芯片和租赁GPU。然而，这种方法对大型企业更为可行。对于小型企业，基于软件的优化方法提供了一个更可访问和成本效益的替代方案。 其中一种方法是混合精度训练，它通过使用较低精度的操作来优化内存使用和加速训练，从而导致显著的运行时间改善和GPU成本降低。另一种方法是激活检查点，它通过仅在训练期间存储必要的值来最小化内存消耗，尽管这会轻微延长训练时间。 多GPU训练是另一种加速训练过程的策略，它通过将任务分布在多个GPU上来实现。工具如DeepSpeed、FSDP和YaFSDP帮助实施这种方法，每个工具都提供了递增的效率增益。通过采用这些创新的人工智能软件和硬件策略，小型企业仍然可以在不承担高昂成本的情况下训练和开发AI模型。