MI futtatásra alkalmas Nvidia videokártyák
Sokan a videokártyákat még mindig a játékokkal azonosítják, pedig a GPU-k sokkal többre képesek. Építésükből adódóan kiválóan alkalmasak a párhuzamos számításokra, ami elengedhetetlen a mélytanulási modellek betanításához és futtatásához. Gondoljunk csak bele: egy modern LLM több milliárd paraméterrel rendelkezik, és ezeket a paramétereket mind egyszerre kell kezelni. Ez a fajta párhuzamos feldolgozás a GPU-k igazi erőssége, míg a hagyományos CPU-k (központi processzorok) ebben a tekintetben elmaradnak.
Ha MI és GPU, akkor szinte egyet jelent az Nvidia nevével. Ennek több oka is van, de a legfontosabbak a CUDA platform és a Tensor magok.
A CUDA (Compute Unified Device Architecture) az Nvidia által kifejlesztett párhuzamos számítási platform és programozási modell. Lehetővé teszi, hogy a GPU-kat általános célú számításokra (General-purpose computing on graphics processing units, GPGPU) használjuk, nem csak grafikára. A CUDA lényegében egy "híd" a szoftver és a GPU hardver között, ami megkönnyíti a fejlesztők számára, hogy kihasználják a GPU-k számítási kapacitását. Számomra a CUDA legnagyobb előnye, hogy egy viszonylag egységes és jól dokumentált környezetet biztosít, ami jelentősen megkönnyíti az MI fejlesztést. Ezért is vált az iparági szabvánnyá.
A Tensor magok pedig az Nvidia GPU-k speciális egységei, amelyeket kifejezetten a mélytanulásban használt mátrixműveletek felgyorsítására terveztek. Ezek a műveletek a mélytanulási hálózatok alapját képezik, és a Tensor magok jelentősen növelik a számítási sebességet és hatékonyságot. Minél újabb generációjú egy Tensor mag, annál nagyobb teljesítményre és pontosságra képes.
Számformátumok az MI-ben: Miért fontosak?
A mesterséges intelligencia, különösen a mélytanulás, rengeteg számítást igényel. A számítások során használt számformátumok (azaz, ahogyan a számokat a számítógép tárolja és kezeli) közvetlenül befolyásolják:
- Sebesség: Az alacsonyabb pontosságú formátumok (kevesebb bit) gyorsabb számításokat tesznek lehetővé.
- Memóriaigény: Kevesebb bit kevesebb memóriát igényel, ami kritikus a nagy modellek betöltése és futtatása során.
- Energiafogyasztás: A kevesebb bit feldolgozása általában kevesebb energiát igényel.
- Pontosság: A magasabb pontosságú formátumok (több bit) pontosabb eredményeket adnak, de ez a sebesség, memória és energia rovására mehet.
A számformátumok hardveres támogatása azért kritikus fontosságú a GPU-k (és más MI-gyorsítók) esetében, mert ez határozza meg a számítások alapvető hatékonyságát.
Nvidia architektúrák időrendben az MI futtatás szempontjából
Tesla 2006
Az első CUDA-képes architektúra, ami elindította a GPGPU forradalmat, bár még tensor magokkal nem rendelkezett.
MI futtatásra nem ajánlott, esetleg csak kísérletezésre, ha nagyon olcsón hozzá lehet jutni. Nincs dedikált MI-gyorsítás. CUDA támogatás korlátozott, nagyon régi driverek.
Jellemző modellek: GeForce 8, 9, 200, 300 sorozat
Fermi 2010
MI futtatásra nem ajánlott. Kevés CUDA mag, alacsony számítási teljesítmény. Csak nagyon egyszerű modellek futtatására alkalmas, ha egyáltalán. Valószínűleg ez sem éri meg az időt és energiát.
Jellemző modellek: GeForce 400, 500 sorozat
Kepler 2012
A hatékonyság javítására fókuszált, bevezette a dinamikus párhuzamosságot. Jobb CUDA támogatás, de még mindig kevés a modern MI-hez. Alacsony költségvetésű belépő lehet, de kompromisszumokkal. Fontos a driver támogatás ellenőrzése!
Jellemző professzionális modellek: Tesla K10, K20, K20X, K40 (12 GB), K80, Quadro K2000, K4000, K5000, K6000, stb. Consumer: GeForce 600, 700 sorozat
Maxwell 2014
Az energiahatékonyság jelentős növelése volt a fő cél. Javított energiahatékonyság, jobb CUDA teljesítmény. Kisebb modellekkel, alacsonyabb felbontásban már lehet próbálkozni.
Jellemző professzionális modellek: Tesla M4, M40, M60, Quadro M2000, M4000, M5000, M6000, stb. Consumer: GeForce 750Ti, 900 sorozat, GTX Titan X
Pascal 2016
Az NVLink bevezetése (gyorsabb GPU-GPU kommunikáció) és az FP16 (félpontos lebegőpontos) támogatás fontos lépés volt az MI felé. Ez már egy látványosabb előrelépés az MI-ben. Már alkalmas közepes méretű modellek futtatására is. A 1080 Ti még ma is erős kártya. A GTX 1060 6GB a belépő szint, a 1070, 1080 és 1080 Ti pedig komolyabb feladatokra is alkalmasak.
Jellemző professzionális modellek: Tesla P4 (8GB), P40 (24GB), P100 (16GB), Quadro P2000, P4000, P5000, P6000, GP100, stb. Consumer: GeForce 10-es sorozat (GTX 1060, 1070, 1080, 1080 Ti, Titan Xp)
Volta 2017
Itt jelentek meg először a Tensor magok, ami óriási lökést adott a mélytanulás teljesítményének. Az LLM-ek futtatásának szempontjából ezt egy komoly mérföldkőnek tekinthetjük. A professzionális kártyák, drágák, de kiváló teljesítményt nyújtanak MI téren is a kisebb modellek esetében.
Tesla V100 (16/32GB, HBM2), Quadro GV100, Titan V
Turing 2018
A ray tracing (RT) magok mellett az INT8 (8 bites egész) támogatás is megjelent, ami az inferencia gyorsítását célozta. Kiváló. Tensor magok és ray tracing (RT) magok. Már alkalmas komolyabb MI-projektekre is (megfelelő mennyiségű NVRam esetén).
Jellemző professzionális modellek: Tesla T4 (16GB, GDDR6), T10, T40 (24GB, GDDR6), Quadro RTX 4000, 5000, 6000, 8000. Consumer: GeForce RTX 20-as sorozat (RTX 2060, 2070, 2080, 2080 Ti), Titan RTX
Ampere 2020
Második generációs RT (Ray tracing) magok, harmadik generációs Tensor magok, és a TF32 (TensorFloat-32) formátum bevezetése. A legtöbb MI-feladatra alkalmas.
Jellemző professzionális modellek: A100 (40/80GB, HBM2e), A40 (48GB, GDDR6), A30, A16, A10, A4000, A4500, A5000, A5500, A6000, stb. Consumer: GeForce RTX 30-as sorozat (RTX 3060, RTX 3070, RTX 3080, RTX 3090 (24GB, GDDR6x)), A-sorozat
Hopper 2022
Negyedik generációs Tensor magok, Transformer Engine (kifejezetten LLM-ekhez optimalizált), és FP8 támogatás. Adatközpontokra tervezve. Rendkívüli teljesítmény, extrém áron.
Jellemző professzionális modellek: H100 (80/94GB HBM3), H200 (141GB, HBM3e)
Ada Lovelace 2022
Negyedik generációs Tensor magok, DLSS 3, és optimalizált energiahatékonyság.
Jellemző professzionális modellek: RTX 6000 Ada Generation (48GB, GDDR6), L4, L40, L40S, stb., Consumer: GeForce RTX 40-es sorozat (RTX 4060, RTX 4070, RTX 4080, RTX 4090 (24GB, GDDR6))
Blackwell 2024
A legújabb generáció, ami még nagyobb teljesítményt, új Tensor magokat és továbbfejlesztett NVLink-et ígér. FP4 hardveres támogatás.
Jellemző professzionális modellek: B100, B200, GB200. Consumer: GeForce RTX 50-es sorozat (RTX RTX 5060, RTX 5070, RTX 5080, RTX 5090 (32GB GDDR7))
Consumer és Professzionális GPU-k
A consumer kártyák, mint a GeForce RTX sorozat, elsősorban játékosoknak és tartalomkészítőknek készülnek. Általában jobb ár/érték arányt kínálnak, ha a nyers számítási teljesítményt nézzük. Ez azt jelenti, hogy kevesebb pénzért több számítási kapacitást kaphatunk, ami vonzó lehet hobbi MI felhasználóknak vagy kisebb projektekhez.
A professzionális kártyák viszont kifejezetten kutatók, adatelemzők és vállalati MI fejlesztők számára készülnek. Drágábbak, de számos olyan előnyt kínálnak, amelyek indokolhatják a magasabb árat:
- Nagyobb VRAM kapacitás: Ez kulcsfontosságú a nagy modellek, például az LLM-ek futtatásához és betanításához. A professzionális kártyák gyakran sokkal több VRAM-mal rendelkeznek, mint a consumer társaik.
- ECC memória: Az ECC (Error Correction Code) memória képes javítani a memóriahibákat, ami növeli a megbízhatóságot, különösen a hosszú ideig tartó, nagy terhelésű számításoknál.
- Tanúsított illesztőprogramok: A professzionális kártyákhoz olyan illesztőprogramok tartoznak, amelyeket kifejezetten professzionális alkalmazásokhoz (pl. CAD, szimulációk) optimalizáltak és tanúsítottak.
- Hosszabb terméktámogatás: A professzionális kártyákhoz általában hosszabb ideig jár támogatás és frissítés, ami fontos a vállalati környezetben.
- Speciális funkciók: Ilyen például az NVLink (gyorsabb GPU-GPU kommunikáció), a virtualizáció támogatása, és a jobb hűtési megoldások.