当前人工智能如火如荼的发展带动了很多技术革新,其中的大语言模型已经成为一个热门的研究领域,不仅吸引了众多学术界的研究者,也让技术应用领域的开发者们跃跃欲试。但是在大模型的开发方面,有一个重要的因素——那就是显卡的不同,竟然可以在模型训练的效率和效果上造成显著的差异。
有人说,AI时代下,算力就是一切,然而算力的基础就是加速卡。但市面上的加速卡型号也非常的多,如何从质量参差不齐的众多加速卡中选出适合大模型推理的“王炸卡”就显得格外重要了,那么就不得不说RTX 4090这款加速卡了,GPU核心的集成程度惊人,小小芯片上GPU核心集成了数千个CUDA核心,以及大量的张量核心和RT核心,计算速度可以达到数Teraflops(万亿次浮点运算每秒)的级别。为用户提供了强大的计算能力,为大模型训练的速度更上一层楼。
根据官方数据,4090加速卡采用的是Ada架构,对比前几代来说,计算速度更快,算力更强,搭载的24G大显存,有效解决了显存不够的情况。同时在图像处理方面也有不错的表现。
另外,在大语言模型的训练上,由于大模型的复杂性和数据量的增加,对各种软件的支持需求也被提上了日程。 4090加速卡在这方面有着显著的优势,它支持广泛的软件生态,包括CUDNN库,CUDA工具包,同时也支持各种主流的深度学习框架,TensorFlow,PyTorch等。
很多科研人员在训练大模型的过程中,大型语言模型需要处理数十亿甚至数百亿的参数,需要大量的计算资源来进行权重更新和优化。 面对这个需求痛点,4090显卡的高性能计算单元和并行处理能力就可以高效地执行这些计算任务,加快模型的收敛速度,并提高训练效率。
4090加速卡不仅仅是针对个人用户,还面向高校科研人员、以AI技术为驱动的药物研发等企业。那么对于不同用户来说,应该从哪些渠道获得4090加速卡呢?无非只有两种途径,一是土豪版的买买买,但弊端是会面临资产贬值,各种维护和管理问题。二是经济版的租赁4090加速卡,可以找云服务商租用GPU云主机,这样即免去了维护管理问题,还实现了花小钱办大事的目的。
不过在逛了几家主流云服务商的官网后发现,可供选择的加速卡型号少之又少。这里给大家推荐一个源于超算背景的云服务商,那就是北京超级云计算中心,其背后竟然有中国科学院的背景,可谓妥妥的实力派。
不仅如此,北京超级云计算中心的算力资源也非常丰富,提供包括H800、H100、A800、A100、V100、4090、3090、L40S等,并且表明了预置市场上的主流框架环境,实现了开箱即用。除此之外,其GPU加速卡有多种形态的产品,包括超算架构的大规模集群形态,以及拥有root权限资源专享的云主机形态,以及裸金属形态。
那对于用户来说应该选云主机模式,还是集群模式?这个要看用户的具体需求来判断,两种模式相比各有优劣,云主机使用模型更偏向于普通电脑,从操作下,入手难度都非常的简单,但云主机相比集群模式的劣势也非常明显,云主机主要开机就会进行计费。而集群模式的计费就更加灵活,仅对计算过程中实际消耗的GPU时间和数量收费。计算任务完成后,计费即停止,确保用户仅支付实际计算费用。并且集群模式采用共享网络带宽,不单独向租户收取网络费用,减轻了用户的成本,并且安装软件的过程不产生任何费用。但是集群模式也有其劣势,那就是采用的linux系统,需要通过命令集的形式完成相关的任务,对于没有计算机基础的用户不是很友好。
总的来说,人工智能的快速发展,算力是基础,好的算力不仅依赖好的显卡,还要真正实现用户从可用、好用到降本。
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