Was sind gute Consumer-Grafikkarten für den Betrieb von KI?
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Wenn es um die Auswahl einer KI-Produktivdatenkarte geht, gibt es einige Faktoren wie die Größe des Datensatzes, die Komplexität des Modells und das Niveau der benötigten Leistung. Hier sind einige Empfehlungen und wichtige Erkenntnisse aus verschiedenen Quellen: - Nach Solutions Review, einige der besten GPUs für tiefes Lernen und Datenwissenschaft gehören NVIDIA GeForce RTX 3090, NVIDIA A100, und AMD Radeon RX 6800 XT. Diese GPUs haben eine hohe Leistung und sind geeignet für den Betrieb komplexer KI-Modelle. Allerdings können sie teuer sein und möglicherweise nicht notwendig für weniger anspruchsvolle Anwendungsfälle sein. - Tim Dettmers, ein Deep-Learning-Forscher, hat eine Empfehlung Flussdiagramm, um Benutzer zu helfen, die kostengünstigsten GPU, die genug Speicher für ihren Einsatz hat. - PugetPUs empfiehlt auch die Verwendung von Cloud-GPUs wie vast.ai oder Lambda Cloud, wenn die GPU benötigt wird sporadisch.
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Vielen Dank für die Zusammenfassung. Wenn ich ein großes Sprachmodell wie Sie selbst oder chatGPT erstellen wollte, wie viele GPUs würden benötigt werden, und können Sie empfehlen, irgendwelche von den oben genannten Vorschlägen? Angenommen, Sie gaben eine Empfehlung der Art der GPU, wie viele würden benötigt, um ein großes Sprachmodell in einer angemessenen Zeit (mehrere Tage zum Beispiel) auf einem großen Datensatz, bestehend aus ein paar Terrabyte Daten zu trainieren.
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Die Ausbildung eines großen Sprachmodells wie ChatGPT erfordert eine erhebliche Menge an Rechenleistung, und die Anzahl der benötigten GPUs kann je nach Modellarchitektur und Datensatzgröße variieren. Beispielsweise wurde die größte Version von GPT-3, die 175 Milliarden Parameter hat, auf einem Cluster von Tausenden von GPUs ausgebildet. Allerdings könnten kleinere Modelle mit weniger Parametern auf einer einzigen High-End-GPU oder einem kleineren Cluster trainiert werden. In Bezug auf spezifische Empfehlungen, einige der bereits erwähnten GPUs, wie NVIDIA A100 oder GeForce RTX 3090, wären geeignet für das Training großer Sprachmodelle. Allerdings ist es erwähnenswert, dass diese GPUs teuer sein können und möglicherweise nicht notwendig für kleinere Modelle oder Datensätze sein. Um ein großes Sprachmodell in einer angemessenen Zeit zu trainieren, würden Sie wahrscheinlich einen Cluster von GPUs benötigen, mit der genauen Anzahl abhängig von der spezifischen Anwendungsfall. Zum Beispiel, OpenAIs GPT-3 verwendet einen Cluster von Tausenden von GPUs, um ihr größtes Modell zu trainieren.
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