การฝึกอบรมแบบกระจายบนโหนดเดียวด้วย GPU NVIDIA A100 หรือ H100 จำนวน 8 ตัว ช่วยให้สามารถประมวลผลโมเดลภาษาขนาดใหญ่ที่เกินขีดจำกัดหน่วยความจำของ GPU ตัวเดียวได้ โดยการรวม NVLink ที่มีแบนด์วิดท์สูง การเชื่อมต่อที่รวดเร็ว และการประมวลผลแบบขนานในระดับเฟรมเวิร์ก การตั้งค่านี้ใช้เซิร์ฟเวอร์ระดับองค์กรเพียงเครื่องเดียวที่มี CPU หลายตัว หน่วยความจำ RAM ขนาดใหญ่ และที่เก็บข้อมูล NVMe เพื่อกระจายข้อมูลและพารามิเตอร์ของโมเดลไปยังคลัสเตอร์ GPU ทำให้ทีมสามารถฝึกอบรมหรือปรับแต่งโมเดลที่มีพารามิเตอร์หลายพันล้านตัวได้อย่างมีประสิทธิภาพภายในเครื่องเดียว หรือใช้เป็นส่วนประกอบพื้นฐานสำหรับคลัสเตอร์หลายโหนด
ตรวจสอบ: เหตุใดเซิร์ฟเวอร์ GPU จึงเป็นหัวใจสำคัญของโครงสร้างพื้นฐาน AI แบบสร้างสรรค์?
การฝึกอบรมแบบกระจายด้วย A100/H100 จำนวน 8 ตัวในโหนดเดียวคืออะไร?
การฝึกอบรมแบบกระจายด้วย 8× A100 หรือ H100 ในโหนดเดียว หมายถึงการใช้งานเซิร์ฟเวอร์ทางกายภาพหนึ่งเครื่องที่ติดตั้ง GPU ระดับองค์กรแปดตัว ซึ่งใช้หน่วยความจำและพลังประมวลผลร่วมกันเพื่อฝึกโมเดลที่มีขนาดใหญ่เกินกว่าจะใช้งานบน GPU ตัวเดียวได้ โหนดเหล่านี้มักใช้ GPU ที่รองรับ NVLink, CPU ที่มีจำนวนคอร์สูง และ RAM ECC ความจุสูง ในขณะที่เฟรมเวิร์กการเรียนรู้เชิงลึก เช่น PyTorch DDP, FSDP, DeepSpeed และ Hugging Face Accelerate จะแบ่งโมเดลและข้อมูลออกไปทั่วกลุ่ม GPU
สถาปัตยกรรมนี้เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการฝึกฝนและปรับแต่ง LLM ซึ่งคุณจะผสานรวมการประมวลผลแบบขนานของข้อมูล เทนเซอร์ และไปป์ไลน์ เพื่อให้ GPU ทั้ง 8 ตัวทำงานอย่างเต็มที่ การสื่อสารภายในโหนดที่กระชับช่วยลดค่าใช้จ่ายในการจัดลำดับและการซิงโครไนซ์ ในขณะที่ทรัพยากรฮาร์ดแวร์ของโหนดช่วยให้มั่นใจได้ว่าไปป์ไลน์การฝึกฝนทั้งหมดจะยังคงทำงานด้วยพลังการประมวลผล แทนที่จะขาดแคลนข้อมูลหรือหน่วยความจำ
โหนด AI ที่มี GPU 8 ตัว ช่วยเร่งความเร็วในการฝึกอบรม LLM ได้อย่างไร?
โหนด AI 8 GPU ช่วยเร่งความเร็ว การฝึกอบรม LLM โดยการรวบรวม VRAMรวมการประมวลผลและแบนด์วิดท์เข้าไว้ในระบบเดียว ตัวอย่างเช่น GPU A100 หรือ H100 ขนาด 80 GB จำนวน 8 ตัว รวมกันแล้วให้ VRAM 640 GB ซึ่งเพียงพอสำหรับรองรับโมเดลขนาดใหญ่ หรือใช้การแบ่งส่วนข้อมูลแบบ gradient-and-optimizer-state ที่มีประสิทธิภาพสูง NVLink ช่วยให้แบนด์วิดท์ระหว่าง GPU สูงกว่า PCIe มาตรฐานมาก ดังนั้นการคำนวณ gradient-allreduce และการทำงานแบบขนานของเทนเซอร์จึงเกิดขึ้นได้เร็วขึ้นมาก
ภายในโหนดนั้น CPU และระบบหน่วยความจำจะประมวลผลมินิแบตช์และจุดตรวจสอบโมเดลอย่างมีประสิทธิภาพ ในขณะที่โครงสร้าง GPU และรูปแบบการเชื่อมต่อจะช่วยลดปัญหาคอขวดในการแปลงข้อมูลเป็นอนุกรม ด้วยการแมปขั้นตอนการประมวลผลแบบไปป์ไลน์ ลำดับการประมวลผลแบบขนานเทนเซอร์ และตัวประมวลผลแบบขนานข้อมูลไปยังการ์ดทั้ง 8 ใบ ระบบจึงมีปริมาณงานที่สูงขึ้นและรอบการฝึกอบรมที่สั้นลง ทำให้สามารถทดลองและใช้งานโมเดลภาษาขนาดใหญ่ได้เร็วขึ้น
เมื่อโมเดลใช้หน่วยความจำเกินกว่าที่ GPU ตัวใดตัวหนึ่งจะรองรับได้ ระบบจะซิงโครไนซ์ฮาร์ดแวร์อย่างไร?
เมื่อโมเดลต่างๆ ใช้หน่วยความจำเกินกว่าที่ GPU ตัวเดียวจะรับไหว การซิงโครไนซ์ด้วยฮาร์ดแวร์จะอาศัยทั้งโครงสร้างทางกายภาพและการทำงานแบบขนานในระดับซอฟต์แวร์ เมนบอร์ดของเซิร์ฟเวอร์และโครงสร้าง PCIe/NVLink จะกำหนดวิธีการเชื่อมต่อ GPU เข้าด้วยกัน โหนด A100/H100 รุ่นใหม่ใช้ซ็อกเก็ต multi-GPU ที่เปิดใช้งาน NVLink และเลน PCIe ระหว่าง CPU กับ GPU ซึ่งช่วยลดความหน่วงในการสื่อสาร
เฟรมเวิร์กจะแบ่งโมเดลโดยใช้การประมวลผลแบบขนานของโมเดล/เทนเซอร์/ไปป์ไลน์ และกระจายข้อมูลแบบขนานไปยัง GPU ต่างๆ ในขณะที่กลไกการซิงโครไนซ์ เช่น NCCL allreduce, allgather และ reduce-scatter จะจัดการกับค่าความชันและพารามิเตอร์ของพิกัด เทคนิคต่างๆ เช่น ZeRO-2/3 หรือ FSDP shard optimizer states จะช่วยลดภาระการใช้หน่วยความจำต่อ GPU และรักษาสมดุลของโหนด การผสมผสานนี้ทำให้มั่นใจได้ว่า GPU A100 หรือ H100 ทั้ง 8 ตัวจะยังคงซิงโครไนซ์กันอยู่ แม้ว่าการ์ดเพียงตัวเดียวจะไม่สามารถรองรับโมเดลทั้งหมดได้ก็ตาม
เหตุใด NVLink จึงมีความสำคัญอย่างยิ่งในระบบที่มี GPU 8 ตัวในโหนดเดียว?
NVLink มีความสำคัญอย่างยิ่ง เนื่องจากเป็นเครือข่ายการสื่อสารระหว่าง GPU ที่มีแบนด์วิธสูงและมีความหน่วงต่ำ ซึ่งเข้ามาแทนที่การสื่อสารแบบ PCIe ที่ช้ากว่า ในโหนด 8-A100/H100 นั้น NVLink สามารถให้แบนด์วิธแบบสองทิศทางได้หลายร้อย GB/วินาทีต่อ GPU ทำให้การถ่ายโอนข้อมูลแบบ gradient-allreduce และ tensor-parallel ทำได้อย่างรวดเร็ว ซึ่งหากใช้เลน PCIe ทั่วไปอาจติดขัดได้
ด้วยการรวมการสื่อสารภายในโหนดที่มีความเข้มข้นสูง เช่น การแบ่งเทนเซอร์แบบขนาน การเปิดใช้งานโมเดลแบบขนาน และการอัปเดตพารามิเตอร์ ไว้บน NVLink ระบบจึงสามารถรักษาแบนด์วิดท์ PCIe ไว้สำหรับการสตรีมข้อมูลระหว่าง CPU และ GPU และงานที่ต้องใช้ I/O จำนวนมาก การแยกส่วนนี้ช่วยเพิ่มความสามารถในการขยายขนาดและลดอุปสรรคในการสื่อสารที่มักจำกัดปริมาณงานฝึกอบรม สำหรับการฝึกอบรม LLM ขนาดใหญ่ รูปแบบที่รองรับ NVLink มีความสำคัญพอๆ กับจำนวน GPU โดยรวม
คุณจะเลือกใช้ A100 หรือ H100 สำหรับการฝึกอบรม LLM แบบโหนดเดียวได้อย่างไร?
การเลือกใช้ระหว่าง A100 และ H100 สำหรับการฝึกโมเดล LLM แบบโหนดเดียวขึ้นอยู่กับงบประมาณ ขนาดของโมเดลเป้าหมาย และข้อกำหนดด้านประสิทธิภาพ GPU A100 80-GB SXM ยังคงคุ้มค่าสำหรับการฝึกและการปรับแต่งโมเดลขนาดใหญ่ ด้วยประสิทธิภาพ FP16/TF32 ที่แข็งแกร่งและการสนับสนุนเฟรมเวิร์กที่ครบครันจาก PyTorch, DeepSpeed และ Hugging Face
H100 นำเสนอแบนด์วิดท์หน่วยความจำที่สูงขึ้น คอร์ประมวลผลเทนเซอร์ที่ปรับให้เหมาะสมสำหรับ FP8 และ FP16 และการเชื่อมต่อ PCIe Gen5 ซึ่งสามารถเร่งการซิงโครไนซ์เกรเดียนต์และการโหลดข้อมูลในระบบแบบกระจาย สำหรับการปรับแต่งโมเดลขนาด 70B+ ด้วยกลยุทธ์การแบ่งส่วนข้อมูล เช่น ZeRO-3 หรือ FSDP โหนด H100 8x อาจเร็วกว่าโหนด A100 ที่เทียบเท่ากันหลายเท่า WECENT สามารถช่วยประเมินโปรไฟล์เวิร์กโหลดและต้นทุนรวมในการเป็นเจ้าของเพื่อเลือกซีรี่ส์ GPU ที่เหมาะสมสำหรับโหนดของคุณ
ตาราง: A100 เทียบกับ H100 ในโหนด LLM 8 GPU
แพลตฟอร์มเซิร์ฟเวอร์ใดเหมาะสมที่สุดสำหรับโหนด A100/H100 จำนวน 8 โหนด?
แพลตฟอร์มเซิร์ฟเวอร์ที่รองรับ 8× A100/H100 ต้องผสานรวมการจัดวาง GPU ที่หนาแน่น การจ่ายพลังงานสูง และการออกแบบระบบระบายความร้อนที่แข็งแกร่ง ตัวเลือกชั้นนำ ได้แก่ Dell PowerEdge XE9680, HPE ProLiant DL380 Gen11 DL380a Gen12 และเซิร์ฟเวอร์แร็คความหนาแน่นสูงอื่นๆ ที่ได้รับการรับรองอย่างชัดเจนสำหรับ GPU 8× SXM5 หรือ SXM4 แพลตฟอร์มเหล่านี้มีเลน PCIe-Gen4/5 หลายเลน แบ็คเพลน NVLink และระบบจ่ายไฟและระบายความร้อนสำรองเพื่อรองรับภาระงานหนักอย่างต่อเนื่อง
นอกจากนี้ ยังสามารถผสานรวมกับระบบจัดเก็บข้อมูลระดับองค์กร เช่น PowerScale, PowerStore และ HPE Nimble ทำให้เหมาะสำหรับการฝึกอบรมและการประมวลผลแบบอนุมานในสภาพแวดล้อมการผลิต WECENT นำเสนอการกำหนดค่าที่ปรับแต่งได้สำหรับแพลตฟอร์มเหล่านี้ รวมถึงการกำหนดขนาดหน่วยความจำ การจัดเก็บข้อมูลแบบ NVMe และเค้าโครงที่ปรับให้เหมาะสมกับโครงสร้าง GPU เพื่อให้องค์กรได้รับโหนดมัลติ GPU แบบครบวงจร แทนที่จะเป็นต้นแบบที่ต้องประกอบเอง
คุณจะปรับแต่งการตั้งค่า NCCL และเฟรมเวิร์กสำหรับโหนด 8 GPU ได้อย่างไร?
การปรับแต่ง NCCL และการตั้งค่าเฟรมเวิร์กเริ่มต้นด้วยการจัดเรียงเลย์เอาต์ GPU (NVLink mesh, PCIe topology) ให้สอดคล้องกับการกำหนดค่ากลุ่มกระบวนการและการประมวลผลแบบขนานเทนเซอร์ สำหรับการฝึกอบรมแบบกระจายโดยใช้ PyTorch การปรับตัวแปรสภาพแวดล้อม เช่น NCCL_P2P_DISABLE or NCCL_SOCKET_IFNAME สามารถช่วยหลีกเลี่ยงปัญหาคอขวด ในขณะเดียวกันก็เพิ่มประสิทธิภาพ NCCL_MIN_NCHANNELS สามารถปรับปรุงการใช้ประโยชน์จากช่องสัญญาณคู่ขนานบนคลัสเตอร์ A100/H100 ได้
ในระดับเฟรมเวิร์ก ไลบรารีการเรียนรู้เชิงลึก เช่น DeepSpeed, FSDP และ Hugging Face Accelerate ช่วยให้คุณปรับแต่งขนาดโลกแบบขนานเทนเซอร์ ขนาดไมโครแบทช์ และขั้นตอนการสะสมเกรเดียนต์ เพื่อให้หน่วยความจำและการประมวลผลของ GPU แต่ละตัวยังคงทำงานได้อย่างเต็มประสิทธิภาพ วิศวกรของ WECENT สามารถจัดเตรียมสคริปต์การปรับแต่งที่ขับเคลื่อนด้วยเกณฑ์มาตรฐานซึ่งปรับให้เหมาะกับโหนด 8 GPU ของคุณโดยเฉพาะ ช่วยให้คุณบรรลุประสิทธิภาพการขยายขนาดสูงก่อนที่จะขยายไปยังคลัสเตอร์หลายโหนด
PCIe และ NVMe มีบทบาทอย่างไรในโหนด LLM ที่มี GPU 8 ตัว?
PCIe และ NVMe มีบทบาทสำคัญในการรับประกันการเคลื่อนย้ายข้อมูลอย่างรวดเร็วระหว่างหน่วยจัดเก็บข้อมูล CPU และ GPU ในโหนด AI ที่มี GPU 8 ตัว เลน PCIe จะลำเลียงชุดข้อมูล จุดตรวจสอบโมเดล และสตรีมการบันทึกข้อมูล สถาปัตยกรรมที่ใช้ PCIe Gen4/5 บนเซิร์ฟเวอร์ที่ทันสมัยที่รองรับ A100/H100 ช่วยลดปัญหาคอขวดระหว่าง CPU และ GPU ในระหว่างการโหลดข้อมูลและการตรวจสอบจุดบ่อยครั้ง
พื้นที่จัดเก็บข้อมูลภายในเครื่องแบบ NVMe หรือพื้นที่จัดเก็บข้อมูลร่วมประสิทธิภาพสูง ช่วยเร่งการนำเข้าข้อมูลและทำให้การอ่าน/เขียนจุดตรวจสอบทำได้อย่างรวดเร็ว ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญสำหรับความยืดหยุ่นในการฝึกอบรมแบบกระจาย การผสมผสานพื้นที่จัดเก็บข้อมูล NVMe ที่รวดเร็วเข้ากับบัฟเฟอร์หน่วยความจำ CPU ขนาดใหญ่และเครือข่ายที่เปิดใช้งาน RDMA ช่วยให้ระบบ 8 GPU คงไว้ซึ่งการประมวลผลที่เข้มข้นมากกว่าการรับส่งข้อมูล ทำให้เพิ่มประสิทธิภาพการฝึกอบรมสูงสุดและลดเวลาในการบรรลุจุดบรรจบ
จะขยายระบบจากโหนดเดียวที่มี GPU 8 ตัว ไปเป็นคลัสเตอร์หลายโหนดได้อย่างไร?
การขยายขนาดจากโหนด 8-GPU เดี่ยวไปเป็นคลัสเตอร์หลายโหนดนั้นเกี่ยวข้องกับการอัปเกรดเครือข่ายระหว่างโหนดในขณะที่ยังคงรักษาโทポโลยีภายในโหนดไว้ โหนด 8-A100/H100 เดี่ยวสามารถใช้เป็นหน่วยพื้นฐานได้ คลัสเตอร์หลายโหนดจะจำลองหน่วยนี้และเชื่อมต่อโหนดต่างๆ ผ่าน InfiniBand NDR/EDR ความเร็วสูง หรือ 200–400 GbE พร้อมด้วย RDMA-over-Converged-Ethernet (RoCE)
ในระดับซอฟต์แวร์ เฟรมเวิร์กต่างๆ เช่น DeepSpeed, Megatron-LM และ FSDP จะเพิ่มขั้นตอนการประมวลผลแบบขนานข้อมูลและแบบขนานไปป์ไลน์ข้ามโหนด ในขณะที่ NCCL จะประสานงานการดำเนินการลดทั้งหมดและการรวบรวมทั้งหมด การกำหนดโครงสร้างเครือข่ายที่เหมาะสม—การผูก GPU rank เข้ากับโหนด NUMA และ NIC—จะช่วยให้การขยายขนาดเป็นไปอย่างเกือบเป็นเส้นตรงเมื่อเพิ่มโหนด WECENT สามารถช่วยออกแบบและตรวจสอบคลัสเตอร์หลายโหนด รวมถึงเค้าโครงแร็ค การเดินสาย และการกำหนดขนาดโครงสร้างเครือข่าย
คุณจะจัดการพลังงาน การระบายความร้อน และรอบการอัปเกรดได้อย่างไร?
การจัดการพลังงานและการระบายความร้อนในโหนด 8 GPU จำเป็นต้องใช้แหล่งจ่ายไฟที่มีขนาดเหมาะสม วงจรสำรอง และการไหลเวียนของอากาศที่มีปริมาณลมสูง โหนด 8× H100 ที่ทำงานเต็มกำลังอาจใช้พลังงานหลายกิโลวัตต์ ดังนั้น Rack-PDU เครื่องมือตรวจสอบพลังงาน และเซ็นเซอร์ความร้อนจึงมีความสำคัญอย่างยิ่ง การระบายความร้อนด้วยของเหลวหรือการออกแบบการไหลเวียนของอากาศที่ได้รับการปรับให้เหมาะสมอย่างมากมักถูกใช้ในเซิร์ฟเวอร์ระดับศูนย์ข้อมูลเพื่อรักษาอุณหภูมิของ GPU และจุดเชื่อมต่อให้อยู่ในข้อกำหนด
วงจรการอัปเกรดจะง่ายขึ้นเมื่อคุณเลือกใช้เซิร์ฟเวอร์รุ่นเดียวที่มี GPU 8 ตัว เช่น Dell PowerEdge XE series หรือ HPE ProLiant DL380 Gen11/Gen12 และร่วมมือกับผู้จำหน่ายอุปกรณ์ไอทีอย่าง WECENT ที่มี GPU, อุปกรณ์จัดเก็บข้อมูล และเฟิร์มแวร์ที่เข้ากันได้ วิธีนี้ช่วยให้คุณสามารถเปลี่ยน GPU หรือเพิ่มโหนดได้โดยไม่ต้องออกแบบโครงสร้างพื้นฐานใหม่ทั้งหมด
WECENT สามารถช่วยคุณในการติดตั้งใช้งานโหนด AI แบบหลาย GPU ได้อย่างไร?
WECENT ช่วยให้องค์กรต่างๆ สามารถใช้งานโหนด AI แบบมัลติ GPU ได้ โดยจัดหาฮาร์ดแวร์ที่ได้รับการรับรองและรับประกันคุณภาพจาก Dell, HPE, Lenovo, Huawei และ Cisco ร่วมกับ GPU NVIDIA A100/H100 และอุปกรณ์จัดเก็บข้อมูลประสิทธิภาพสูง ในฐานะผู้จัดจำหน่ายอุปกรณ์ไอทีที่ได้รับอนุญาต WECENT นำเสนอการกำหนดค่าแบบกำหนดเอง ซึ่งรวมถึงจำนวนคอร์ CPU ปริมาณหน่วยความจำ ความจุ NVMe และโครงสร้าง GPU ที่ปรับให้เหมาะสมกับภาระงานการฝึกอบรมและการอนุมาน LLM แบบกระจาย
นอกเหนือจากฮาร์ดแวร์แล้ว WECENT ยังให้การสนับสนุนลูกค้าตั้งแต่การให้คำปรึกษาเบื้องต้นไปจนถึงการติดตั้ง การบำรุงรักษา และการสนับสนุนทางเทคนิคอย่างต่อเนื่อง สำหรับห้องปฏิบัติการวิจัย ศูนย์ข้อมูล และสตาร์ทอัพด้าน AI นั่นหมายถึงเวลาในการผลิตที่เร็วขึ้น ความเสี่ยงในการบูรณาการที่ลดลง และการอัปเกรดในอนาคตที่ง่ายขึ้น เมื่อย้ายจากโหนดเดี่ยว 8 GPU ไปยังคลัสเตอร์หลายโหนดที่สามารถฝึกโมเดลที่มีพารามิเตอร์นับล้านล้านตัวได้
ตาราง: ตัวเลือกโหนดฝึกอบรม 8 GPU ที่จัดส่งโดย WECENT
มุมมองผู้เชี่ยวชาญ WECENT
“การสร้างโหนด A100/H100 ที่มี GPU 8 ตัว ไม่ได้หมายถึงแค่การเสียบการ์ด 8 ตัวเข้าไปเท่านั้น แต่หมายถึงการจัดวางโครงสร้าง การระบายความร้อน และการประมวลผลแบบขนานของซอฟต์แวร์ เพื่อให้ GPU ทุกตัวมีส่วนช่วยในการประมวลผลแทนที่จะแย่งชิงแบนด์วิดท์กัน” หัวหน้าทีมเทคนิคของ WECENT กล่าว “เมื่อลูกค้ามาหาเราพร้อมกับกรณีการใช้งานการฝึกอบรม LLM แบบกระจาย เราจะเริ่มต้นด้วยการแมปขนาดโมเดล โครงสร้างแบทช์ที่คาดหวัง และกลยุทธ์การตรวจสอบความคืบหน้าลงบนเค้าโครงโหนด 8 GPU ที่เฉพาะเจาะจง จากนั้นตรวจสอบรูปแบบการสื่อสารด้วย NCCL และเกณฑ์มาตรฐานของเฟรมเวิร์ก แนวทางนี้จะเปลี่ยนการออกแบบโหนดเดี่ยวที่มีประสิทธิภาพให้กลายเป็นแม่แบบที่ทำซ้ำได้สำหรับคลัสเตอร์หลายโหนด”
ผู้เชี่ยวชาญกล่าวเสริมว่า “บทบาทของ WECENT คือการเชื่อมช่องว่างระหว่างฮาร์ดแวร์ทั่วไปกับภาระงาน AI ที่สำคัญยิ่ง ด้วยการจับคู่เซิร์ฟเวอร์ระดับองค์กรจาก Dell, HPE, Lenovo และอื่นๆ กับ GPU NVIDIA A100/H100 และที่เก็บข้อมูล NVMe จากนั้นปรับแต่งการตั้งค่า PCIe, NVLink และ NCCL เราช่วยให้องค์กรต่างๆ สามารถใช้งานโครงสร้างพื้นฐานการฝึกอบรมที่มีประสิทธิภาพและใช้งานได้ยาวนาน แทนที่จะเป็นเพียงต้นแบบชั่วคราว”
ประเด็นสำคัญและคำแนะนำที่สามารถนำไปปฏิบัติได้
เพื่อสร้างโหนดการฝึกอบรมแบบกระจายที่มีประสิทธิภาพด้วย GPU A100 หรือ H100 จำนวน 8 ตัว ควรเน้นที่เซิร์ฟเวอร์ที่มีความหนาแน่นสูงรองรับ NVLink, ที่เก็บข้อมูล PCIe และ NVMe ที่มีแบนด์วิดท์สูง และการประมวลผลแบบขนานในระดับซอฟต์แวร์ เช่น กลยุทธ์ด้านข้อมูล เทนเซอร์ ไปป์ไลน์ และการแบ่งส่วน ใช้การปรับแต่งที่สอดคล้องกับ NCCL และแพลตฟอร์มเซิร์ฟเวอร์ที่เป็นมาตรฐาน เพื่อให้แต่ละโหนด 8 GPU สามารถขยายขนาดเป็นคลัสเตอร์หลายโหนดสำหรับโมเดลที่มีพารามิเตอร์นับล้านล้านตัวได้ในภายหลัง
สำหรับทีมและองค์กรด้าน AI การร่วมมือกับผู้จัดจำหน่ายอุปกรณ์ไอทีระดับมืออาชีพอย่าง WECENT จะช่วยเร่งการใช้งานและลดความเสี่ยงในการดำเนินงานได้อย่างมาก WECENT ผสานรวมฮาร์ดแวร์ที่รับประกันคุณภาพ การกำหนดค่าแบบกำหนดเอง และการปรับแต่งโดยผู้เชี่ยวชาญ เพื่อให้มั่นใจว่าโหนด AI 8 GPU ของคุณจะส่งมอบประสิทธิภาพการฝึกอบรมสูงตั้งแต่วันแรก และรองรับการอัปเกรดและการขยายในระยะยาว
คำถามที่พบบ่อย (FAQs)
ถาม: โหนด A100 จำนวน 8 ตัว สามารถฝึกโมเดล LLM ที่มีพารามิเตอร์ 70 พันล้านตัวตั้งแต่เริ่มต้นได้หรือไม่?
ใช่แล้ว โหนด A100 ขนาด 8 เท่า สามารถฝึกโมเดล LLM ที่มีพารามิเตอร์ 70 พันล้านตัวได้ตั้งแต่เริ่มต้น เมื่อใช้กลยุทธ์แบบกระจาย เช่น การประมวลผลแบบขนานด้วยเทนเซอร์และไปป์ไลน์ ร่วมกับ ZeRO หรือ FSDP เวลาในการฝึกจะขึ้นอยู่กับขนาดของชุดข้อมูล ปริมาณข้อมูลที่ส่งผ่าน และประสิทธิภาพของเฟรมเวิร์ก แต่ VRAM และแบนด์วิดท์ NVLink โดยรวมของโหนดนั้นเพียงพอสำหรับขนาดนี้
ถาม: ฉันควรเปลี่ยนจากโหนด A100 จำนวน 8 โหนด ไปเป็นโหนด H100 จำนวน 8 โหนด เมื่อใด?
เปลี่ยนจาก 8× A100 เป็น 8× H100 เมื่อคุณต้องการความเร็วในการประมวลผลซ้ำบน LLM ขนาด 70B ขึ้นไป ได้รับประโยชน์จากการรองรับ FP8 หรือต้องการแบนด์วิดท์ CPU-GPU ที่สูงขึ้นผ่าน PCIe Gen5 H100 น่าสนใจเป็นพิเศษหากทีมของคุณทำการทดลองปรับแต่งอย่างละเอียดบ่อยครั้ง หรือวางแผนที่จะขยายไปสู่คลัสเตอร์แบบหลายโหนด
ถาม: WECENT ให้การสนับสนุนองค์กรต่างๆ ในการใช้งาน GPU หลายตัวอย่างไร?
WECENT ให้บริการสนับสนุนแบบครบวงจร ตั้งแต่การเลือกเซิร์ฟเวอร์ การกำหนดค่า GPU และพื้นที่จัดเก็บข้อมูล คำแนะนำในการติดตั้ง และการบำรุงรักษาอย่างต่อเนื่อง ในฐานะผู้จัดจำหน่ายอุปกรณ์ไอทีที่ได้รับอนุญาตจาก Dell, HPE, Lenovo, Huawei และ Cisco WECENT ยังมีตัวเลือก OEM และการปรับแต่งเพื่อให้พันธมิตรสามารถส่งมอบโหนด AI ประสิทธิภาพสูงภายใต้แบรนด์ของตนเองให้กับลูกค้าได้
ถาม: โหนด 8-GPU เพียงโหนดเดียว จำเป็นต้องใช้ตู้แร็คเต็มพื้นที่ในศูนย์ข้อมูลหรือไม่?
โดยทั่วไปแล้ว โหนด 8-GPU จะพอดีกับเซิร์ฟเวอร์แบบแร็คขนาด 4U หรือ 5U แต่ยังคงต้องการแหล่งจ่ายไฟ ระบบระบายความร้อน และสายเคเบิลเครือข่ายที่เหมาะสม WECENT สามารถช่วยออกแบบเค้าโครงแร็คและการกำหนดขนาดวงจรไฟฟ้าเพื่อให้โหนด 8-GPU ของคุณทำงานได้อย่างเสถียรในสภาพแวดล้อมศูนย์ข้อมูลมาตรฐาน
ถาม: ฉันสามารถแปลงโหนดฝึกอบรม 8 GPU ให้เป็นโหนดอนุมานได้ในภายหลังหรือไม่?
ใช่แล้ว โหนด A100/H100 ที่มี GPU 8 ตัว ซึ่งเดิมออกแบบมาเพื่อการฝึกอบรม สามารถนำมาใช้ซ้ำสำหรับการประมวลผลแบบอนุมานได้ โดยการปรับขนาดแบทช์ การประมวลผลแบบขนานของโมเดล และเฟรมเวิร์กการให้บริการ เช่น vLLM หรือ TGI โครงสร้างเครือข่าย NVLink และโครงสร้างพื้นฐานการจัดเก็บข้อมูลแบบเดิมยังคงมีประโยชน์ ดังนั้นหลายองค์กรจึงนำโหนดฝึกอบรมกลับมาใช้ใหม่สำหรับการประมวลผลแบบอนุมานที่มีประสิทธิภาพสูง