Die Feinabstimmung größerer KI-Modelle stößt oft an die Grenzen des GPU-Speichers, bevor die Rechenkapazität erschöpft ist. Dieser Artikel erläutert, warum Gewichte, Optimierungszustände, Gradienten und Aktivierungen den Speicherbedarf bestimmen, warum die Hinzunahme von GPUs eine kostspielige Notlösung sein kann und wie Pascari aiDAPTIV™ den effektiven KI-Speicher auf GPU-Speicher, DRAM und Flash-Speicher erweitert.
Werfen wir einen genaueren Blick darauf, was die GPU-Ausgaben beim Feintuning wirklich antreibt, und auf einen anderen Lösungsansatz.
Während Organisationen ihre Feinabstimmung vornehmen immer größere Modelle, Immer wieder zeigt sich ein bekanntes Muster: Die für einen Job benötigte Anzahl an GPUs scheint schneller zu wachsen als der tatsächliche Rechenaufwand. Teams planen einen Feinabstimmungslauf, prüfen die notwendigen Anpassungen und stellen fest, dass die Begrenzung gar nicht die Rechenleistung ist, sondern der Arbeitsspeicher.
Warum die Feinabstimmung so viel Speicherplatz benötigt
Die Feinabstimmung eines Modells erfordert nicht nur Speicherplatz für die Modellgewichte. Der Trainingszustand trägt wesentlich dazu bei, und es lohnt sich, genauer zu betrachten, wohin das alles fließt.
Die Optimierungszustände stellen üblicherweise den größten zusätzlichen Speicherbedarf dar. Adam und seine Varianten, die für die meisten Feinabstimmungsaufgaben die Standardwahl sind, speichern fortlaufend die ersten und zweiten Momente der Gradienten für jeden Parameter im Modell. In der Praxis bedeutet dies, dass allein der Optimierer zwei- bis viermal so viel Speicherplatz benötigen kann wie die Modellgewichte selbst, abhängig von der Genauigkeit und davon, ob die Optimierungszustände auch bei gemischter Genauigkeit in voller Genauigkeit gespeichert werden.
Gradienten fügen eine weitere vollständige Kopie der Parameteranzahl hinzu. Aktivierungen, die während des Vorwärtsdurchlaufs berechneten und für die Rückpropagation gespeicherten Zwischenergebnisse, skalieren mit der Batchgröße und der Sequenzlänge, nicht aber allein mit der Modellgröße. Daher kann ein Job, der bei kleiner Batchgröße problemlos läuft, plötzlich an seine Speichergrenzen stoßen, sobald die Batchgröße oder die Kontextlänge erhöht wird.
Kombiniert man all diese Komponenten – Gewichte, Optimierungszustände, Gradienten und Aktivierungen –, kann der gesamte Speicherbedarf für die Feinabstimmung eines Modells das Fünf- bis Zehnfache der Größe des Modell-Checkpoints auf der Festplatte betragen. Bei kleineren Modellen lässt sich dieser Mehraufwand problemlos verkraften. Steigt die Anzahl der Parameter jedoch in die Milliarden, übersteigt der Speicherbedarf schnell die Kapazität einer einzelnen GPU, egal wie leistungsfähig diese auch sein mag. Gedächtnisdruck, Es handelt sich nicht um einen Rechenmangel, und das Problem tritt auf, bevor der Trainingslauf überhaupt beginnt.
Die Standardlösung besteht darin, weitere GPUs hinzuzufügen.
Wenn Unternehmen an ihre Grenzen stoßen, besteht die naheliegende Reaktion darin, die Anzahl der GPUs zu erhöhen. Durch die Verteilung des Modells, der Optimiererzustände und der Aktivierungen auf mehrere GPUs mithilfe von Techniken wie Tensorparallelität, Pipelineparallelität oder vollständig sharded data parallelem Training (FSDP) kann der kombinierte Speicher des Clusters die Last bewältigen, die eine einzelne GPU nicht bewältigen kann. Dies ist ein logischer und gut begründeter Schritt, da die meisten modernen Trainingsframeworks auf der Annahme basieren, dass Speicherbeschränkungen durch das Hinzufügen weiterer Geräte behoben werden können.
Dieser Ansatz funktioniert, und deshalb sind GPU-Cluster für die Feinabstimmung parallel zu den trainierten Modellen gewachsen. Teams, die ein Modell mit 30 oder 70 Milliarden Parametern feinabstimmen müssen, greifen auf acht oder sechzehn GPUs zurück, hauptsächlich weil dies nötig ist, um genügend Gesamtspeicher zu erreichen, nicht weil die Arithmetik selbst so viel parallele Rechenleistung erfordert.
Es lohnt sich jedoch, kurz innezuhalten und zu betrachten, was mit diesem Ansatz eigentlich gelöst wird. Die zusätzlichen GPUs werden nicht primär hinzugefügt, weil der Job mehr Rechenleistung benötigt. Sie werden hinzugefügt, weil der GPU-Speicher zufällig die einzige Möglichkeit zur Kapazitätserweiterung darstellt und Speicher und Rechenleistung bei den meisten Hardwarekomponenten als Einheit verkauft werden. Mehr Speicher gewünscht? Dann erhalten Sie mehr Rechenleistung, ob Sie diese nun benötigen oder nicht.
Wo dieser Ansatz an seine Grenzen stößt
Diese Bündelung verursacht reale, messbare Kosten. Wenn ein Feinabstimmungsauftrag speicher- statt rechenintensiv ist (was häufig vorkommt, insbesondere bei Aufträgen mit moderaten Batchgrößen oder langen Sequenzlängen), bleibt die Rechenkapazität der zusätzlich zur Lösung des Speicherproblems eingesetzten GPUs größtenteils ungenutzt. Die Auslastungsübersichten mögen auf dem Papier plausibel erscheinen, obwohl ein erheblicher Teil der tatsächlichen Rechenleistung des Clusters im Vergleich zu dem, was der Auftrag theoretisch nutzen könnte, ungenutzt bleibt, da der Auftrag von vornherein nicht rechenintensiv war.
Dies wirkt sich auf die gesamte Kostenstruktur aus, nicht nur auf den Kaufpreis der GPUs. Jede zusätzliche GPU erhöht den Stromverbrauch und den Kühlbedarf der Bereitstellung, unabhängig davon, ob ihre Rechenleistung voll ausgelastet ist. Sie benötigt mehr Rackplatz und Netzwerkkapazität. Außerdem muss ein weiteres Gerät bereitgestellt, überwacht und gewartet werden. Zwar ist kein Teil dieser Ausgaben im eigentlichen Sinne verschwendet, da der Speicher für die Anwendung nicht benötigt wurde, doch ein erheblicher Teil der Kosten entfällt auf Rechenkapazität, die nie tatsächlich erforderlich war.
Dies ist ein strukturelles Problem, keine Frage besserer Planung oder intelligenterer Beschaffung. Solange Speicher und Rechenleistung auf Hardwareebene miteinander verbunden sind, werden Teams, die nach Lösungen suchen, … Speicherkapazität Sie werden weiterhin für Rechenkapazität bezahlen, die sie nicht benötigen, und diese Diskrepanz vergrößert sich tendenziell, wenn die Modelle größer werden und das Verhältnis des Trainingszustandsspeichers zur Rohmodellgröße zunimmt.
Eine andere Sichtweise auf die Speicherkapazität
Hier wird die Trennung von Speicher und GPU-Hardware zu einem ganz anderen Ansatz, und genau das ist die Idee hinter Pascari aiDAPTIV.
Anstatt den GPU-Speicher als einzigen verfügbaren Pool für die Feinabstimmung zu nutzen, kombiniert die Lösung aiDAPTIV Middleware und aiDAPTIV Cache Memory, um den effektiven KI-Speicher auf drei Ebenen zu erweitern: GPU-Speicher, System-DRAM und eine dedizierte Flash-basierte Cache-Speicherebene. Die Middleware befindet sich zwischen dem Trainingsframework und diesem erweiterten Speicherpool und trifft Echtzeitentscheidungen darüber, welche Daten aktuell im schnellen GPU-Speicher verbleiben müssen und welche in DRAM oder Flash ausgelagert und bei Bedarf wieder abgerufen werden können. Modellgewichte, Optimierungszustände und Aktivierungen, die andernfalls zusätzliche GPUs benötigen würden, können stattdessen auf diesen größeren effektiven Speicherpool verteilt werden. Die Steuerung erfolgt so, dass die GPUs weiterhin über die benötigten Ressourcen für die Berechnungen verfügen.
Der praktische Effekt besteht darin, dass der Speicherbedarf eines Feinabstimmungsprozesses nicht mehr allein durch die physische Kapazität der GPUs begrenzt ist. Eine Arbeitslast, die zuvor eine Erhöhung der GPU-Anzahl erforderte, um ausreichend Gesamtspeicher zu erreichen, kann nun mit einem Bruchteil dieser Hardware ausgeführt werden, da die Speicherkapazität nicht mehr isoliert von der GPU-Hardware bestimmt wird. Sie wird nun durch die kombinierte Kapazität von GPU-Speicher, DRAM und Cache-Speicher bestimmt.
Diese Veränderung hat einige konkrete Folgeeffekte, die es wert sind, einzeln genannt zu werden:
Geringere Infrastrukturkosten
Weniger GPUs bedeuten einen geringeren Hardware-Einkaufspreis oder einen geringeren Mietaufwand, weniger Netzwerkinfrastruktur zur Verbindung der GPUs und einen kleineren Bereitstellungs- und Wartungsaufwand während der gesamten Projektlaufzeit.
Geringerer Spitzenleistungs- und Kühlbedarf
Da zu jedem Zeitpunkt weniger GPUs aktiv sind, sinkt der Spitzenwert Leistungsaufnahme und Kühllast Der Bereitstellungsaufwand sinkt entsprechend. Dies ist wichtig zu betonen, da es sich um eine andere Aussage handelt als einen geringeren Gesamtenergieverbrauch für den Auftrag. Die Spitzenlast, also die maximale Leistungsaufnahme, die die Anlage zu einem bestimmten Zeitpunkt bewältigen muss, sinkt. Der Gesamtenergieverbrauch für die Durchführung des Auftrags wird separat berechnet, und da der Lauf länger dauert, ist er nicht unbedingt geringer. aiDAPTIV ändert lediglich die Größe des benötigten Ressourceneinsatzes, nicht die Gesamtenergiekosten für einen bestimmten Feinabstimmungslauf.
Ein echter Kompromiss, ehrlich gesagt
Da weniger GPUs die eigentliche Berechnung durchführen und das Verschieben von Daten zwischen DRAM- und Flash-Speicher Zeit in Anspruch nimmt, die bei einem vollständig im GPU-Speicher ausgeführten Prozess nicht benötigt würde, dauern diese Durchläufe länger als auf einem größeren GPU-Cluster mit ausreichend Speicher. Dies ist kein Workaround oder versteckter Kostenfaktor, sondern der direkte Austausch, der hier stattfindet. Für Organisationen, bei denen die Anschaffungskosten, die Verfügbarkeit oder der Platzbedarf von GPUs die entscheidenden Einschränkungen darstellen und für die eine längere Ausführungszeit ein akzeptabler Preis ist, ist dies ein unkomplizierter Kompromiss, der die Feinabstimmung von Workloads ermöglicht, die andernfalls eine deutlich höhere Hardwareinvestition erfordern würden. Für Teams, die unter einem engen Zeitplan arbeiten und bei denen die Anzahl der GPUs nie der limitierende Faktor war, lohnt es sich, diesen Kompromiss sorgfältig abzuwägen, bevor sie den Wechsel vollziehen.
Größere Modelle feinabstimmen, ohne die Kosten zu erhöhen
Der Impuls, GPUs zur Lösung eines Speicherproblems zu skalieren, ist verständlich. Es ist der gängigste Ansatz und wird durch ausgereifte Tools unterstützt. Man sollte diesen Impuls jedoch als das erkennen, was er oft ist: eine teure Notlösung für eine Speicherbeschränkung, nicht für eine Rechenkapazitätsbeschränkung, mit einer Kostenstruktur, die schneller skaliert als der tatsächliche Rechenbedarf der Arbeitslast. Ansätze wie aiDAPTIV weisen auf einen anderen Weg hin, bei dem die Speicherkapazität direkt gelöst wird, die Anzahl der GPUs an den tatsächlichen Rechenbedarf angepasst werden kann und die Infrastrukturkosten durch einen klar definierten und bewussten Kompromiss bei der Ausführungszeit sinken.
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Häufig gestellte Fragen (FAQ):
Warum benötigt die Feinabstimmung eines großen KI-Modells so viel GPU-Speicher?
Feinabstimmung erfordert wesentlich mehr Speicher ist aufwändiger als Inferenz, da das System während des gesamten Trainings Modellgewichte, Optimiererzustände, Gradienten und Aktivierungen speichern muss, was einen Speicherbedarf verursacht, der das Fünf- bis Zehnfache der Modell-Checkpoint-Größe erreichen kann. Allein die Optimiererzustände können erfordern Der Speicherbedarf ist zwei- bis viermal so hoch wie der der Gewichte, während Gradienten eine weitere, parametergroße Speicherzuweisung erfordern. Aktivierungen erhöhen den Speicherbedarf zusätzlich mit zunehmender Batchgröße und Sequenzlänge.
Was verursacht GPU-Speicherengpässe während der Feinabstimmung von KI-Modellen?
GPU-Speicherengpässe treten auf, wenn Gewichte, Optimiererzustände, Gradienten und Aktivierungen den verfügbaren Gerätespeicher überschreiten, obwohl die GPUs über ausreichend Rechenleistung für die Arbeitslast verfügen. Die Einschränkung wird umso deutlicher, je größer der Parameter ist. zählt, Die Batchgrößen und Sequenzlängen nehmen zu. Diese Unterscheidung ist wichtig, weil das Hinzufügen berechnen geht nicht direkt auf die zugrundeliegende Anforderung ein: zusätzlich Speicherkapazität.
Wie können mehrere GPUs Speicherbeschränkungen bei der Feinabstimmung großer Modelle beheben?
Mehrere GPUs erhöhen die Gesamtspeicherkapazität, indem sie Modellgewichte, Optimierungszustände, Aktivierungen und andere Trainingsdaten mithilfe von Techniken wie Tensorparallelität, Pipelineparallelität und vollständig datenverteiltem parallelem Training auf mehrere Geräte verteilen. Dieser Ansatz ermöglicht das Feinabstimmen großer Modelle, koppelt aber… zusätzlich Speicher mit zusätzlich Rechenkapazität, selbst wenn der Speicher und nicht der Verarbeitungsdurchsatz die Hardwareanforderungen bestimmt.
Ist das Hinzufügen weiterer GPUs immer der beste Weg, um größere KI-Modelle feinabzustimmen?
Das Hinzufügen von GPUs funktioniert gut, wenn Arbeitslasten beides benötigen. zusätzlich Speicher und parallele Berechnungen sind wichtig, aber es kann ineffizient sein, wenn die Speicherkapazität wichtiger ist als der Rechendurchsatz. bestimmt die erforderliche Anzahl an GPUs. Bei speicherintensiven Arbeitslasten, zusätzlich GPUs können ungenutzte Rechenkapazität mit sich bringen und gleichzeitig höhere Anforderungen an Hardware, Netzwerk, Rackplatz, Stromversorgung, Kühlung, Bereitstellung und Wartung stellen. Die richtige Architektur hängt davon ab, ob die Fertigstellungszeit oder der Infrastrukturbedarf ausschlaggebend ist. stellt dar die wichtigere Einschränkung.
Welcher Kompromiss besteht zwischen dem Einsatz von mehr GPUs und der Erweiterung des KI-Speichers mit Flash-Speicher?
Ein größerer GPU-Cluster kann das Feintuning schneller durchführen, wenn die Trainingsdaten in den gesamten GPU-Speicher passen. Eine mehrstufige Architektur, die den effektiven Speicher auf DRAM und Flash erweitert, kann die GPU-Anforderungen reduzieren, allerdings auf Kosten längerer Bearbeitungszeiten. Das Verschieben von Daten zwischen Speicherebenen führt zu Latenz, und weniger GPUs bieten weniger parallele Rechenleistung. Unternehmen müssen daher die Anforderungen an die Bearbeitungszeit gegen die Investitionskosten, Verfügbarkeit, Leistungsaufnahme, Kühlung und den Platzbedarf der GPUs abwägen.
Wie reduziert Pascari aiDAPTIV die Anzahl der für die KI-Feinabstimmung benötigten GPUs?
Pascari aiDAPTIV™ kann die GPU-Anforderungen für speicherintensive Feinabstimmungen reduzieren, indem der effektive KI-Speicher auf GPU-Speicher, System-DRAM und dedizierten Flash-Speicher erweitert wird. aiDAPTIV Cache-Speicher anstelle der ausschließlichen Nutzung des gesamten GPU-Speichers. aiDAPTIV Die Memory-Management-Middleware orchestriert die Datenplatzierung über diese Ebenen hinweg, sodass Modellgewichte, Optimiererzustände und Aktivierungen berücksichtigt werden können. wohnen Die GPU-Ressourcen werden erst bei Bedarf außerhalb des GPU-Speichers bereitgestellt. Dieser Ansatz ermöglicht es Unternehmen, die Dimensionierung der GPU-Ressourcen genauer an den Rechenbedarf anzupassen, anstatt sie zu verwenden. zusätzlich GPUs dienen in erster Linie als teure Speicherkapazität.
Wie verwaltet die aiDAPTIV Memory Management Middleware KI-Trainingsdaten über verschiedene Speicherebenen hinweg?
aiDAPTIV Memory Management Middleware dynamisch bestimmt welche Trainingsdaten auf der schnellen GPU verbleiben müssen Erinnerung und welche Daten in den System-DRAM verschoben werden können oder aiDAPTIV Der Arbeitsspeicher wird zwischengespeichert, bis er für die jeweilige Arbeitslast wieder benötigt wird. Diese Orchestrierung erweitert den effektiv verfügbaren Speicher für die Feinabstimmung von Arbeitslasten und gewährleistet gleichzeitig, dass die benötigten Daten während der Berechnung für die GPUs zugänglich bleiben. Die Architektur zielt direkt auf die Speicherkapazitätsbeschränkung ab, die Unternehmen andernfalls zwingen könnte, die Anzahl der GPUs zu erhöhen.
Wie kann Phisons Flash-Expertise die Effizienz der KI-Infrastruktur verbessern?
Phison nutzt seinen Speicher und Flash-Speicher Sachverstand Die KI-Infrastruktur wird durch den Einsatz von dediziertem Flash-basiertem Cache-Speicher als Teil einer mehrstufigen Speicherarchitektur optimiert, die speicherintensive Feinabstimmungen ermöglicht, ohne dass der GPU-Speicher den gesamten Trainingsumfang tragen muss. In Pascari aiDAPTIV, Flash-Speicher arbeitet mit GPU-Speicher, System-DRAM und Speicherverwaltungssoftware zusammen, um die effektive Speicherkapazität für KI zu erweitern. Dieses Design kann die Anzahl der primär für den Speicher und nicht für die Rechenleistung benötigten GPUs reduzieren.
Wann sollte eine Organisation Pascari aiDAPTIV anstelle der Skalierung ihres GPU-Clusters in Betracht ziehen?
Organisationen sollten Pascari in Betracht ziehen aiDAPTIVWenn GPU-Speicherkapazität, Hardwarekosten, GPU-Verfügbarkeit, Spitzenleistungsaufnahme, Kühlung oder Platzbedarf die Feinabstimmung stärker einschränken als die Ausführungszeit, kann die Erweiterung des effektiven Speichers auf DRAM und Flash größere Modelle mit weniger GPUs ermöglichen. Allerdings dauern Workloads dann länger als vergleichbare Ausführungen auf ausreichend großen reinen GPU-Clustern. Für zeitkritische Workloads mit ausreichend verfügbarer GPU-Kapazität bleibt die Skalierung des GPU-Clusters möglicherweise die bessere Wahl.
Wie wirkt sich Pascari aiDAPTIV auf den Strom- und Kühlungsbedarf von KI-Rechenzentren aus?
Pascari aiDAPTIV™ kann den Spitzenstrom- und Kühlungsbedarf der KI-Infrastruktur senken, indem es speicherintensive Feinabstimmungs-Workloads ermöglicht, arbeiten mit weniger aktiven GPUs, wodurch die maximal Die Last, die ein Rechenzentrum gleichzeitig bewältigen muss, ist geringer. Dieser Vorteil führt nicht zwangsläufig zu einem niedrigeren Gesamtenergieverbrauch, da weniger GPUs und gestaffelte Datenbewegungen die Auftragsabwicklung verlängern können. Der Hauptvorteil der Infrastruktur liegt in einem geringeren Bedarf an GPUs, Strom, Kühlung, Netzwerk und physischem Platz.
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