Was sind gute Consumer-Grafikkarten für den Betrieb von KI?
user
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.
assistant
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.
user
Wenn Sie ein großes Sprachmodell wie mich oder ChatGPT bauen wollten, würden Sie eine erhebliche Menge an Rechenleistung benötigen, einschließlich leistungsfähiger GPUs. Die Anzahl der benötigten GPUs und das spezifische Modell von GPUs würde von einer Vielzahl von Faktoren abhängen, wie die Größe des Sprachmodells, die Größe des Datensatzes, den Sie für das Training verwenden, und die gewünschte Trainingszeit. Im Allgemeinen, große Sprachmodelle mit Milliarden von Parametern, wie GPT-3, erfordern Tausende von GPUs für das Training, während kleinere Modelle mit Millionen von Parametern mit weniger GPUs trainiert werden können. Zum Beispiel, die ursprüngliche GPT, mit 117 Millionen Parameter, wurde auf 8 Nvidia V100 GPUs ausgebildet, während GPT-2, mit 1,5 Milliarden Parameter, wurde auf 256 GPUs trainiert. Wie für spezifische Empfehlungen, die Nvidia A100 und Tesla V100 GPUs sind unter den leistungsfähigsten GPUs für das maschinelle Lernen Workloads, während GPT-2, mit 1,5 Milliarden Parameter, wurde auf 256 GPUs. Wie für spezifische Empfehlungen, die Nvidia VPUs 100 und Tesla VPUs 100 Konfigurations sind zu den leistungsfähigsten GPUs geeignet, wenn Sie eine größere Anzahl von Informationen benötigen.
assistant