GPU инфраструктура для LLM. Ключевые характеристики видеокарт

• Обсуждение характеристик видеокарт и их использования для машинного обучения и приложений.  

• Совместный выпуск с Виталием, который расскажет о характеристиках видеокарт для инференции нейросетей и LLM.  

• Видеокарта как инструмент для тяжелых вычислений, оптимизирующий алгоритм нейросети.  

• Важность параметра FLOPS для перемножения матриц.  

• Влияние количества ядер GPU на скорость обучения и инференции.  

• Влияние пропускной способности видеопамяти и PCIe на скорость обучения.  

• Разрядность FLOPS: 32, 16, 8 и другие.  

• Использование маленькой разрядности для инференса больших языковых моделей.  

• Важность объема видеопамяти для обучения моделей.  

• Параллелизм моделей с использованием нескольких видеокарт.  

• Примеры использования библиотеки Hagen Face для распределенного обучения.  

• Необходимость достаточного объема видеопамяти для инференса LLM.  

• Примеры моделей и их требования к памяти.  

• Использование конизации для уменьшения объема памяти.  

• Различные типы конизации: GQ, AQ, GQ2.  

• Преимущества и особенности AQ и GQ2.  

• Влияние конизации на качество модели.  

• Влияние конизации на качество моделей.  

• Примеры бенчмарков для моделей с конизацией.  

• Использование графических процессоров и облачных платформ для обучения моделей.  

• Обучение моделей на различных видеокартах.  

• Важность характеристик видеокарт для обучения и инференса.  

• Вопросы и комментарии от зрителей.  

• Автор использует сервер с тремя видеокартами 3090, но докупил еще несколько для обучения и инференции.  

• Ранее использовал серверы и мир склауд для аренды видеокарт по часам.  

• Видеокарты игрового уровня 3090 и 4090 подходят по соотношению цена-качество.  

• Рекомендуется тестировать различные видеокарты для обучения и инференции нейросетей.  

• Важно сравнивать скорость обучения и инференса на разных видеокартах.  

• Для оценки времени обучения можно использовать графики в профиле автора.  

• Шина PCIe имеет второстепенное значение для инференса, но важна для передачи данных при обучении.  

• NVLink поддерживается серверными видеокартами, но не игровыми.  

• Для больших моделей рекомендуется использовать серверные видеокарты с NVLink.  

• Новые видеокарты поддерживают инструкции FP8 и FP4 для инференции нейросетей.  

• Старые видеокарты не поддерживают FP8 нативно, что замедляет инференцию.  

• Поддержка FP8 и FP4 будет становиться более популярной по мере роста моделей.  

• Важно учитывать наличие библиотек для обучения в форматах FP8 и FP4.  

• Автор рекомендует подписаться на его канал и канал Италии для получения полезной информации.  

• Прощание и анонс следующих эпизодов.