Wydajne przetwarzanie modeli językowych z vGPU

20 godzin temu

Współczesne modele językowe wymagają znacznych zasobów obliczeniowych, jednak nie zawsze konieczne jest korzystanie z pełnej mocy karty GPU. CloudFerro oferuje instancje z wirtualnymi jednostkami GPU (vGPU) NVIDIA L40S, które umożliwiają elastyczne dostosowanie mocy obliczeniowej do potrzeb konkretnego modelu.

Flavory zwykłych wirtualnych maszyn w chmurze można dobrać do swoich potrzeb z dużą dokładnością. Dostawcy chmurowi oferują rozmaite konfiguracje RAM i vCPU. Jednak, gdy chodzi o serwery wyposażone w procesory graficzne, okazuje się, iż ten wybór przestaje być taki szeroki. Największą zaletą vGPU jest redukcja kosztów przy zachowaniu wysokiej wydajności. Zamiast wynajmować całą kartę, użytkownik może korzystać tylko z jej ułamka, co znacząco obniża wydatki operacyjne.

vGPU w instancjach Spot

Instancje Spot oferują te same zasoby vGPU co standardowe instancje, ale w cenach niższych o 40%. Są idealne do zadań niewymagających stałej dostępności, takich jak przetwarzanie wsadowe danych, trenowanie modeli z regularnymi checkpointami czy analizy okresowe. Przykładowo, cotygodniowy batch processing logów aplikacyjnych z użyciem modeli językowych do wykrywania anomalii można bezpiecznie uruchomić na instancjach Spot, konfigurując automatyczne wznowienie w przypadku przerwania. Kluczem do efektywnego wykorzystania instancji Spot jest regularne zapisywanie postępu prac oraz wdrożenie mechanizmów pozwalających na szybkie wznowienie obliczeń.

Elastyczne konfiguracje vGPU

Instancje z NVIDIA vGPU L40S w CloudFerro zostały zaprojektowane z myślą o efektywnym przetwarzaniu modeli językowych do 12 miliardów parametrów. Kluczową zaletą jest możliwość precyzyjnego przydzielania zasobów GPU. Dzięki takiej elastyczności użytkownicy mogą dostosować zasoby do wymagań swoich modeli, przykładowo:

Bielik-11B-v2.3-Instruct: Model o 11 miliardach parametrów wymaga 22 GB pamięci RAM przy pełnej precyzji wag. Zamiast korzystać z pełnej karty L40S (48 GB), można go uruchomić na instancji vm.l40s.4 (24 GB), co pozwala na 50 proc. oszczędności.

Microsoft Phi-4-multimodal: Model z 5,6 miliarda parametrów potrzebuje około 11,2 GB pamięci RAM, co idealnie pasuje do instancji vm.l40s.2 (12 GB).

Dzięki instancjom Spot, użytkownicy nie muszą rezygnować z wysokiej wydajności i skalowalności swoich aplikacji AI. Taka strategia pozwala znacząco obniżyć koszty operacyjne, zwłaszcza w przypadku zadań o niskim priorytecie i elastycznych terminach realizacji.

Dowiedz się więcej o instancjach Spot w ofercie CloudFerro: https://cloudferro.com/ai/ai-computing-services/.