GPU — это не только процессор

Сейчас многие интересуются нейросетями и тем, чего с их помощью можно добиться, поэтому, конечно, я часто говорю о них с разными людьми. Область до сих пор считается новой, поэтому людям интересен реальный опыт, не у всех есть возможность его получить.

Одна вещь оставалась мне непонятной в таких разговорах: почему люди не осознают, что нельзя уменьшить вдвое оборудование и запустить на нём ту же модель, которая раньше еле-еле помещалась в предыдущей конфигурации.

Специалисты, конечно, тут вспомнят про квантованные сети, но мы же рассматриваем общий случай, сеть уже может быть квантованной.

Вчера я наконец догадался. Оказывается, люди воспринимают видеокарты прежде всего как процессоры. По такой логике, если процессоров меньше или они слабее, значит, нейросеть на них будет работать немного медленнее. Но это не совсем так!

Большим нейросетям нужно много видеопамяти. На скриншоте ниже видно, что у кластера из четырёх видеокарт Nvidia H200 одна нейросеть «ДипСик 4.1» занимает практически всю имеющуюся память графических ускорителей. Это не память системы, которую использует центральный процессор!

Да, есть способы частично выгружать модель в оперативную память или даже запускать её без видеокарты — только на центральном процессоре, но будет не просто медленно, а практически неработоспособно. Я пробовал для интереса (192 ядра с использованием AVX-512), похоже на одиозную китайскую пытку водой — при которой капли воды капают на один и тот же участок кожи.

Резюме такое: чтобы нейросеть работала в пригодном режиме, ей, помимо графических ядер, нужно ещё достаточно видеопамяти. Иначе пользовать этим будет не просто некомфортно, а невозможно.

ДипСик 4.1 загрузил четыре видеоускорителя под завязку — используется почти вся память