Økonomien til GPU-er: Hvordan du kan trene din AI-modell uten å gå konkurs

Mange selskaper er ivrige etter å integrere AI i sine virksomheter, men hindres av de høye kostnadene forbundet med å trene avanserte AI-systemer, spesielt på grunn av det dyre hardwaret som kreves, som GPUs. Elon Musk har fremhevet at ingeniørkunstige utfordringer ofte hindrer fremdriften, spesielt i å optimalisere hardware for AI. Mens store tech-selskaper kan betale de høye kostnadene for å trene store språkmodeller (LLM), sliter mindre selskaper med begrensede ressurser. Imidlertid er det strategier tilgjengelige for å hjelpe disse mindre spillerne. En hardware-fokusert strategi involverer optimalisering av treningshardware, med eksempler som tilpassede AI-chips og leie-GPUs. Imidlertid er denne tilnærmingen mer realistisk for store selskaper med dype lommer. For mindre selskaper tilbyr software-baserte optimaliseringer en mer tilgjengelig og kostnadseffektiv alternativ. En slik metode er blandet presisjonstrenning, som optimaliserer minnebruk og øker hastigheten på treningsprosessen ved å bruke lavere presisjonsoperasjoner. Denne teknikken kan føre til betydelige runtime-forbedringer og redusere GPU-kostnadene. En annen tilnærmelse, aktivasjonspunkt, minimizes minneforbruk ved å lagre bare essensielle verdier under treningsprosessen, selv om det utvider treningsperioden litt. Multi-GPU-trenning er en annen strategi som øker hastigheten på treningsprosessen ved å fordele oppgaver over flere GPUs. Verktøy som DeepSpeed, FSDP og YaFSDP hjelper med å implementere denne metoden, med hvert verktøy som tilbyr gradvise effektivitetsgevinster. Ved å bruke disse innovative software- og hardware-strategiene kan selskaper med begrensede ressurser fortsatt trene og utvikle AI-modeller uten å pådra seg eksorbitante kostnader.