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當(dāng)前人工智能如火如荼的發(fā)展帶動(dòng)了很多技術(shù)革新,其中的大語言模型已經(jīng)成為一個(gè)熱門的研究領(lǐng)域,不僅吸引了眾多學(xué)術(shù)界的研究者,也讓技術(shù)應(yīng)用領(lǐng)域的開發(fā)者們躍躍欲試。但是在大模型的開發(fā)方面,有一個(gè)重要的因素——那就是顯卡的不同,竟然可以在模型訓(xùn)練的效率和效果上造成顯著的差異。

有人說,AI時(shí)代下,算力就是一切,然而算力的基礎(chǔ)就是加速卡。但市面上的加速卡型號(hào)也非常的多,如何從質(zhì)量參差不齊的眾多加速卡中選出適合大模型推理的“王炸卡”就顯得格外重要了,那么就不得不說RTX 4090這款加速卡了,GPU核心的集成程度驚人,小小芯片上GPU核心集成了數(shù)千個(gè)CUDA核心,以及大量的張量核心和RT核心,計(jì)算速度可以達(dá)到數(shù)Teraflops(萬億次浮點(diǎn)運(yùn)算每秒)的級(jí)別。為用戶提供了強(qiáng)大的計(jì)算能力,為大模型訓(xùn)練的速度更上一層樓。

根據(jù)官方數(shù)據(jù),4090加速卡采用的是Ada架構(gòu),對(duì)比前幾代來說,計(jì)算速度更快,算力更強(qiáng),搭載的24G大顯存,有效解決了顯存不夠的情況。同時(shí)在圖像處理方面也有不錯(cuò)的表現(xiàn)。

另外,在大語言模型的訓(xùn)練上,由于大模型的復(fù)雜性和數(shù)據(jù)量的增加,對(duì)各種軟件的支持需求也被提上了日程。 4090加速卡在這方面有著顯著的優(yōu)勢(shì),它支持廣泛的軟件生態(tài),包括CUDNN庫,CUDA工具包,同時(shí)也支持各種主流的深度學(xué)習(xí)框架,TensorFlow,PyTorch等。

很多科研人員在訓(xùn)練大模型的過程中,大型語言模型需要處理數(shù)十億甚至數(shù)百億的參數(shù),需要大量的計(jì)算資源來進(jìn)行權(quán)重更新和優(yōu)化。 面對(duì)這個(gè)需求痛點(diǎn),4090顯卡的高性能計(jì)算單元和并行處理能力就可以高效地執(zhí)行這些計(jì)算任務(wù),加快模型的收斂速度,并提高訓(xùn)練效率。

4090加速卡不僅僅是針對(duì)個(gè)人用戶,還面向高校科研人員、以AI技術(shù)為驅(qū)動(dòng)的藥物研發(fā)等企業(yè)。那么對(duì)于不同用戶來說,應(yīng)該從哪些渠道獲得4090加速卡呢?無非只有兩種途徑,一是土豪版的買買買,但弊端是會(huì)面臨資產(chǎn)貶值,各種維護(hù)和管理問題。二是經(jīng)濟(jì)版的租賃4090加速卡,可以找云服務(wù)商租用GPU云主機(jī),這樣即免去了維護(hù)管理問題,還實(shí)現(xiàn)了花小錢辦大事的目的。

不過在逛了幾家主流云服務(wù)商的官網(wǎng)后發(fā)現(xiàn),可供選擇的加速卡型號(hào)少之又少。這里給大家推薦一個(gè)源于超算背景的云服務(wù)商,那就是北京超級(jí)云計(jì)算中心,其背后竟然有中國科學(xué)院的背景,可謂妥妥的實(shí)力派。

不僅如此,北京超級(jí)云計(jì)算中心的算力資源也非常豐富,提供包括H800、H100、A800、A100、V100、4090、3090、L40S等,并且表明了預(yù)置市場(chǎng)上的主流框架環(huán)境,實(shí)現(xiàn)了開箱即用。除此之外,其GPU加速卡有多種形態(tài)的產(chǎn)品,包括超算架構(gòu)的大規(guī)模集群形態(tài),以及擁有root權(quán)限資源專享的云主機(jī)形態(tài),以及裸金屬形態(tài)。

那對(duì)于用戶來說應(yīng)該選云主機(jī)模式,還是集群模式?這個(gè)要看用戶的具體需求來判斷,兩種模式相比各有優(yōu)劣,云主機(jī)使用模型更偏向于普通電腦,從操作下,入手難度都非常的簡單,但云主機(jī)相比集群模式的劣勢(shì)也非常明顯,云主機(jī)主要開機(jī)就會(huì)進(jìn)行計(jì)費(fèi)。而集群模式的計(jì)費(fèi)就更加靈活,僅對(duì)計(jì)算過程中實(shí)際消耗的GPU時(shí)間和數(shù)量收費(fèi)。計(jì)算任務(wù)完成后,計(jì)費(fèi)即停止,確保用戶僅支付實(shí)際計(jì)算費(fèi)用。并且集群模式采用共享網(wǎng)絡(luò)帶寬,不單獨(dú)向租戶收取網(wǎng)絡(luò)費(fèi)用,減輕了用戶的成本,并且安裝軟件的過程不產(chǎn)生任何費(fèi)用。但是集群模式也有其劣勢(shì),那就是采用的linux系統(tǒng),需要通過命令集的形式完成相關(guān)的任務(wù),對(duì)于沒有計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)的用戶不是很友好。

總的來說,人工智能的快速發(fā)展,算力是基礎(chǔ),好的算力不僅依賴好的顯卡,還要真正實(shí)現(xiàn)用戶從可用、好用到降本。

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