GPU पायाभूत सुविधा: AI साठी क्लाउड खर्च आणि स्केलिंग

GPU पायाभूत सुविधा: कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रयोगाच्या टप्प्याच्या पलीकडे गेली आहे. कंपन्या त्यांच्या ग्राहकासमोर आणि अंतर्गत प्रक्रियांमध्ये मोठ्या भाषेचे मॉडेल, संगणक दृष्टी, शिफारस प्रणाली, जनरेटिव्ह एआय आणि एआय एजंट समाविष्ट करत आहेत. तथापि, एआय मॉडेलचे नोटबुकमधून उत्पादन वातावरणात संक्रमण करण्यासाठी केवळ प्रशिक्षित मॉडेलपेक्षा बरेच काही आवश्यक आहे. त्या संक्रमणाच्या केंद्रस्थानी पायाभूत सुविधा आहेत.

अनेक आधुनिक AI ऍप्लिकेशन्सना प्रशिक्षण आणि अनुमान प्रक्रियेसाठी आवश्यक असलेल्या मोजणीसाठी GPU ची आवश्यकता असते. तथापि, संघाचा विस्तार होत असताना फक्त अधिक GPU खरेदी करणे पुरेसे होणार नाही. GPU कसे व्यवस्थापित केले जातील, शेड्यूल केले जातील, शेअर केले जातील, निरीक्षण केले जातील आणि मोजले जातील याबद्दल निर्णय घेणे आवश्यक आहे. उत्पादन AI साठी पायाभूत सुविधांना वर्कलोडशी संगणकीय संसाधने जुळण्यासाठी GPU धोरण आवश्यक आहे.

उत्पादन AI साठी GPUs महत्त्वाचे का आहेत

समांतर संगणन AI चे अर्थशास्त्र बदलते

पारंपारिक CPU ची रचना अनुक्रमिक आणि सामान्य-उद्देशीय वर्कलोड्सची विस्तृत श्रेणी हाताळण्यासाठी केली जाते. GPUs, याउलट, समांतरपणे मोठ्या संख्येने ऑपरेशन्स करण्यासाठी डिझाइन केलेले आहेत, ज्यामुळे ते विशेषतः मशीन लर्निंगमध्ये सामान्य असलेल्या मॅट्रिक्स आणि टेन्सर गणनेसाठी योग्य आहेत. हे प्रशिक्षण आणि अनुमान दोन्ही दरम्यान महत्त्वाचे आहे.

मोठ्या मॉडेल्सच्या प्रशिक्षणामध्ये प्रचंड डेटासेट प्रक्रिया करणे आणि कोट्यवधी पॅरामीटर्स समायोजित करणे समाविष्ट असू शकते. अनुमान-अगोदरच प्रशिक्षित मॉडेलमधून अंदाज किंवा प्रतिसाद निर्माण करण्याची प्रक्रिया हजारो किंवा लाखो विनंत्या आल्यावर संगणकीयदृष्ट्या गहन बनू शकते.

NVIDIA चे उत्पादन इन्फ्रास्ट्रक्चर डॉक्युमेंटेशन मल्टी-नोड एआय वर्कलोड्सची मागणी करण्यासाठी GPU, नेटवर्किंग आणि स्टोरेजमध्ये थेट प्रवेशाच्या महत्त्वावर जोर देते. दुसऱ्या शब्दांत, उत्पादन कार्यप्रदर्शन केवळ प्रवेगकांवरच नाही तर त्याच्या सभोवतालच्या पायाभूत सुविधांवर देखील अवलंबून असते.

अनुमान ही पायाभूत सुविधांची समस्या बनत आहे

एआय संघांनी एकेकाळी प्रामुख्याने प्रशिक्षणावर लक्ष केंद्रित केले. आज, उत्पादन अनुमान हे मोठे परिचालन आव्हान बनू शकते. उच्च परिवर्तनीय रहदारी हाताळताना एआय ऍप्लिकेशनला मिलीसेकंद किंवा सेकंदात प्रतिसाद देण्याची आवश्यकता असू शकते. चॅटबॉट, शिफारस इंजिन किंवा एआय कोडिंग असिस्टंटला विशिष्ट कालावधीत लक्षणीय मागणी आणि इतर वेळी तुलनेने कमी मागणी येऊ शकते.

हे मूलभूत पायाभूत सुविधांचे आव्हान निर्माण करते: संस्थेला मोठ्या प्रमाणात न वापरलेल्या क्षमतेसाठी सतत पैसे न देता शिखरांसाठी पुरेशी GPU क्षमता आवश्यक आहे. GPU इन्फ्रास्ट्रक्चर वर्कलोड शेड्यूलिंग, ऑटोस्केलिंग, मॉडेल ऑप्टिमायझेशन आणि रिसोर्स शेअरिंगद्वारे त्या समस्येचे निराकरण करण्यासाठी पाया प्रदान करते.

क्लाउड GPU ची खरी किंमत

GPU Compute हा बिलाचा फक्त एक भाग आहे

क्लाउड GPU लवचिकता प्रदान करतात, परंतु ते महाग असू शकतात. प्रवेगक, उदाहरण कॉन्फिगरेशन, प्रदेश, खरेदी मॉडेल आणि वर्कलोड यावर अवलंबून किंमत लक्षणीयरीत्या बदलते.

उदाहरणार्थ, सध्याच्या Google क्लाउड किंमतीमध्ये लहान GPU उदाहरणांपासून ते आठ उच्च-अंत प्रवेगक असलेल्या मल्टी-जीपीयू सिस्टमपर्यंतच्या कॉन्फिगरेशनची सूची आहे. त्याच्या प्रकाशित फ्लेक्स-स्टार्ट किंमतीमध्ये आठ-GPU A3 कॉन्फिगरेशन $38 प्रति तास पेक्षा जास्त आणि आठ-GPU A4 कॉन्फिगरेशन $64 प्रति तास पेक्षा जास्त आहे. AWS त्याचप्रमाणे GPU पिढ्यांमध्ये लक्षणीय भिन्न किंमती प्रकाशित करते. त्याची क्षमता ब्लॉक किंमत सध्या आठ-GPU P6-B200 उदाहरणे $98.84 प्रति तास दराने सूचीबद्ध करते, तर आठ-GPU P5 H100 कॉन्फिगरेशन अनेक क्षेत्रांमध्ये प्रति तास $41.528 वर सूचीबद्ध आहे.

“कोणता GPU सर्वात वेगवान आहे?” या प्रश्नावर उत्पादन AI अर्थशास्त्र का कमी केले जाऊ शकत नाही हे हे आकडे स्पष्ट करतात. अधिक उपयुक्त प्रश्न आहे: खर्च केलेल्या प्रत्येक डॉलरसाठी पायाभूत सुविधा किती उपयुक्त AI कार्य करते?

उपयोगाच्या बाबी

एक शक्तिशाली GPU जो आपला बराचसा वेळ निष्क्रिय घालवतो तो सातत्याने वापरल्या जाणाऱ्या कमी शक्तिशाली प्रवेगकापेक्षा कमी किफायतशीर असू शकतो. एकाधिक AI संघ असलेल्या संस्थांसाठी हे विशेषतः महत्वाचे आहे. एका संघाला सकाळी मॉडेल प्रशिक्षणासाठी GPU ची आवश्यकता असू शकते, दुसऱ्याला व्यवसायाच्या वेळेत अनुमान क्षमता आवश्यक असू शकते, तर दिवसभर प्रयोगाचे वर्कलोड अप्रत्याशितपणे दिसू शकतात.

ही संसाधने एकत्रित केल्याने एकूण वापर वाढू शकतो. NVIDIA चे रन डॉक्युमेंटेशन, उदाहरणार्थ, बदलत्या मागणीशी GPU संसाधने जुळवण्याच्या पद्धती म्हणून डायनॅमिक GPU वाटप आणि वर्कलोड ऑर्केस्ट्रेशनचे वर्णन करते. त्यामुळे अधिक GPUs खरेदी करणे किंवा भाड्याने घेणे हे उद्दिष्ट नाही. हे पायाभूत सुविधा तयार करणे आहे जे महाग प्रवेगकांना उत्पादनक्षम ठेवते.

ऑपरेशनल अराजकता निर्माण न करता एआय वर्कलोड स्केलिंग

उत्पादन नियंत्रण विमान म्हणून कुबर्नेट्स

AI ऍप्लिकेशन्स जसजसे वाढत जातात, तसतसे संघांना कंटेनर, वर्कलोड आणि विशेष हार्डवेअर व्यवस्थापित करण्यास सक्षम असलेल्या ऑर्केस्ट्रेशन लेयरची आवश्यकता असते.

Kubernetes डिव्हाइस प्लगइनद्वारे GPU वर्कलोड शेड्यूल करण्यासाठी मूळ यंत्रणा प्रदान करते. कार्यसंघ GPU ला शेड्यूल करण्यायोग्य संसाधने म्हणून उघड करू शकतात आणि त्यांना वैयक्तिक वर्कलोडसाठी विनंती करू शकतात.

हे प्रमाणित पायाभूत सुविधांचे मॉडेल तयार करते: विकसक एआय सेवा कंटेनर म्हणून पॅकेज करू शकतात, त्याच्या GPU आवश्यकता निर्दिष्ट करू शकतात आणि प्लॅटफॉर्मला योग्य पायाभूत सुविधांवर शेड्यूल करण्यास अनुमती देऊ शकतात. Kubernetes वर्कलोड ऑटोस्केलिंगला देखील समर्थन देते, जे अनुप्रयोगांना मागणीनुसार प्रतिकृती वाढवण्यास किंवा कमी करण्यास अनुमती देते. उत्पादन AI साठी, तो फरक महत्त्वपूर्ण आहे. स्केलिंगचा अर्थ जास्तीत जास्त GPUs कायमस्वरूपी चालवणे असा नाही. त्याऐवजी, जेथे अनुप्रयोगाची विलंबता आणि उपलब्धता आवश्यकता अनुमती देते तेथे पायाभूत सुविधांनी कामाच्या लोडच्या मागणीला प्रतिसाद दिला पाहिजे.

मल्टी-जीपीयू आणि मल्टी-नोड स्केलिंग

काही AI वर्कलोड्स एका GPU वर आरामात बसू शकत नाहीत. मोठ्या मॉडेल्सना एकाधिक प्रवेगकांची आवश्यकता असू शकते, तर प्रशिक्षण वर्कलोड्स अनेक मशीनवर गणना वितरीत करू शकतात.

या प्रमाणात, नेटवर्किंग हे कच्च्या GPU कार्यप्रदर्शनाइतकेच महत्त्वाचे बनते. NVIDIA चे इन्फ्रास्ट्रक्चर डॉक्युमेंटेशन असे नमूद करते की मल्टी-नोड AI वर्कलोड्ससाठी नेटवर्किंग, GPU आणि स्टोरेजमध्ये कार्यक्षम प्रवेश आवश्यक आहे, तर उच्च-बँडविड्थ GPU इंटरकनेक्ट्स सारख्या तंत्रज्ञानामुळे GPU दरम्यान संप्रेषण वाढविण्यात मदत होते. याचा अर्थ असा की आजूबाजूच्या आर्किटेक्चरचा विचार न करता वैयक्तिक GPU उदाहरणे खरेदी केल्याने अडथळे निर्माण होऊ शकतात.

वर्कलोड्सभोवती GPU धोरण तयार करणे

प्रशिक्षण, अनुमान आणि प्रयोगाच्या वेगवेगळ्या गरजा आहेत

उत्पादन GPU धोरण वर्कलोड वर्गीकरणाने सुरू झाले पाहिजे. प्रशिक्षण वर्कलोडसाठी तुलनेने मर्यादित कालावधीसाठी मोठ्या प्रमाणात GPU क्षमतेची आवश्यकता असू शकते. या वर्कलोड्सना काहीवेळा शेड्यूल्ड क्षमता किंवा सवलतीच्या खरेदी मॉडेलचा फायदा होऊ शकतो.

अनुमान वर्कलोड भिन्न आहेत. ते सतत चालू शकतात आणि त्यांना अंदाज लावता येण्याजोग्या विलंबाची आवश्यकता असते. येथे, GPU वापर, बॅचिंग, मॉडेल आकार आणि प्रतिसाद-वेळ आवश्यकता हे महत्त्वाचे खर्चाचे घटक बनतात. विकास आणि प्रयोग वर्कलोड अधूनमधून असू शकतात. सामायिक GPU पायाभूत सुविधा प्रत्येक विकसक किंवा संशोधन कार्यसंघाला समर्पित हार्डवेअरची आवश्यकता होण्यापासून रोखू शकते. परिणामी, संस्थांनी एकल “मानक” GPU कॉन्फिगरेशनच्या आसपास पायाभूत सुविधा डिझाइन करणे टाळले पाहिजे.

प्रति उपयुक्त आउटपुट खर्च मोजा

GPU वापर उपयुक्त आहे, परंतु तो अंतिम व्यवसाय मेट्रिक नाही. जनरेटिव्ह AI साठी, संस्था प्रति दशलक्ष टोकन्स, टोकन्स प्रति सेकंद, लेटन्सी आणि प्रति GPU-तास दिलेल्या विनंत्या यासारख्या मेट्रिक्सचे परीक्षण करू शकतात. NVIDIA चे अनुमान विश्लेषण त्याचप्रमाणे GPU खर्चापेक्षा अधिक अर्थपूर्ण इन्फ्रास्ट्रक्चर मेट्रिक म्हणून प्रति टोकन किंमतीवर जोर देते (7).

हेच तत्व बाहेरील भाषेच्या मॉडेल्सना लागू होते. संगणक-दृष्टी कार्यसंघ प्रक्रिया केलेल्या प्रति प्रतिमा किंमत मोजू शकतात, तर शिफारस प्रणाली प्रति हजार अंदाज खर्चाचा मागोवा घेऊ शकतात.

ही मोजमापे पायाभूत सुविधांच्या खर्चाला प्रत्यक्ष ऍप्लिकेशन आउटपुटशी जोडतात.

संघांचे प्रमाण कधी असावे?

लवचिक क्षमतेसह प्रारंभ करा

कृत्रिम बुद्धिमत्ता वापरण्याच्या सुरुवातीच्या टप्प्यावर असलेल्या संस्थांमध्ये, क्लाउड GPU चा वापर केल्याने प्रारंभिक हार्डवेअर खर्चात बचत होऊ शकते. वर्कलोड विकसित आणि वाढल्यामुळे संस्था विविध प्रकारचे प्रवेगक देखील वापरून पाहू शकतात.

शिवाय, क्लाउड कॉम्प्युटिंग इन्फ्रास्ट्रक्चर संस्थांना त्यांचे स्वतःचे डेटा सेंटर न बनवता नवीन पिढीचे GPU वापरण्याची संधी देऊ शकते.

जेव्हा मागणी स्थिर होते तेव्हा समर्पित क्षमतेकडे जा

जसजसे GPU वर्कलोड अंदाजे बनतात, संस्था दीर्घकालीन आरक्षणे, समर्पित पायाभूत सुविधा किंवा संकरित वातावरणाचे मूल्यांकन करू शकतात.

निर्णयामध्ये उपयोगिता, कामाचा भार स्थिरता, डेटा आवश्यकता, विलंबता, भांडवली खर्च, ऑपरेशनल कौशल्य आणि क्लाउड किंमतीचा विचार केला पाहिजे. संस्थेने क्लाउड GPU वरून मालकीच्या हार्डवेअरवर जावे असा कोणताही सार्वत्रिक थ्रेशोल्ड नाही. योग्य वास्तुकला वर्कलोडच्या वापरावर आणि व्यवसायाच्या आवश्यकतांवर अवलंबून असते.

उत्पादन एआय इन्फ्रास्ट्रक्चर स्टॅक

परिपक्व AI वातावरणात शेवटी अनेक परस्पर जोडलेले स्तर समाविष्ट असतात:

गणना: GPU आणि CPU संसाधने कच्ची प्रक्रिया क्षमता प्रदान करतात.

स्टोरेज: मॉडेल वजन, डेटासेट, चेकपॉईंट, लॉग आणि इतर कलाकृतींना विश्वसनीय स्टोरेज आवश्यक आहे.

नेटवर्किंग: वितरित AI साठी उच्च-थ्रूपुट, कमी-विलंब संप्रेषण महत्त्वपूर्ण बनते.

वाद्यवृंद: Kubernetes किंवा विशेष AI शेड्युलर वर्कलोड आणि GPU वाटप व्यवस्थापित करतात.

निरीक्षणक्षमता: संघांना GPU वापर, विलंब, त्रुटी, क्षमता आणि खर्चामध्ये दृश्यमानता आवश्यक आहे.

ऑप्टिमायझेशन: क्वांटायझेशन, बॅचिंग, कॅशिंग आणि मॉडेल-निवड धोरणे आवश्यक गणनेचे प्रमाण कमी करू शकतात.

एकत्रितपणे, हे स्तर GPU हार्डवेअरला ऑपरेशनल AI प्लॅटफॉर्ममध्ये बदलतात.

निष्कर्ष: GPUs ही पायाभूत सुविधा आहेत, फक्त हार्डवेअर नाही

एंटरप्राइझ AI चा भविष्यातील विकास केवळ कोणत्या कंपनीला सर्वात शक्तिशाली मॉडेल आणि GPU मध्ये प्रवेश आहे याद्वारे परिभाषित केले जाणार नाही.

उत्पादन कार्यक्षमतेच्या दृष्टीने, एआय तयार करण्यासाठी कंपनी संगणकीय शक्तीचा किती चांगला फायदा घेऊ शकते हे महत्त्वाचे आहे. GPUs हे खरंच प्रवेगक आहेत जे अनेक AI प्रणालींना ऑपरेट करणे आवश्यक आहे, परंतु वास्तविक समस्या त्या GPU चा चांगला वापर केल्याने येते. क्लाउड कॉम्प्युटिंग फीमध्ये अकार्यक्षम वापराचा खर्च खूप जास्त आहे; अस्थिर वापर स्थिर क्षमता अनाकर्षक बनवते; आणि वाढत्या जटिलतेसाठी नेटवर्किंग, शेड्युलिंग आणि ऑर्केस्ट्रेशनद्वारे चांगले व्यवस्थापन आवश्यक आहे.

AI संघांसाठी, GPU मिळवण्यापेक्षा धोरणात्मक उद्दिष्ट अधिक व्यापक असावे. हे एक पायाभूत सुविधा स्तर तयार केले पाहिजे जे योग्य वेळी योग्य वर्कलोडसाठी योग्य प्रवेगक वाटप करू शकेल — आणि उत्पादनाची मागणी बदलत असताना ती क्षमता वाढवू शकेल. प्रोडक्शन AI मध्ये, GPU इन्फ्रास्ट्रक्चर हे केवळ ऍप्लिकेशनच्या खाली असलेले इंजिन नाही. हा अनुप्रयोग धोरणाचाच एक भाग आहे.

(स्त्रोत)