A100 Más Barata para Inferencia: Guía Económica

Encontrar la A100 más barata para inferencia: Una guía centrada en el presupuesto

La GPU NVIDIA A100 sigue siendo una potencia para tareas de inferencia exigentes, particularmente para modelos de lenguaje grandes (LLM) y otras aplicaciones de IA. Sin embargo, su alto costo puede ser una barrera de entrada. Esta guía se centra en estrategias para asegurar instancias de A100 asequibles específicamente optimizadas para la inferencia, no para el entrenamiento.

Comprender sus necesidades de inferencia

Antes de sumergirse en los precios, es crucial comprender sus requisitos específicos de inferencia. Los factores clave incluyen:

• Tamaño del modelo: Los modelos más grandes requieren más memoria de GPU.
• Tamaño del lote: Procesar múltiples solicitudes simultáneamente (por lotes) puede mejorar significativamente el rendimiento, pero requiere más recursos.
• Requisitos de latencia: Las aplicaciones en tiempo real exigen baja latencia, lo que impacta la elección del tipo de instancia y las técnicas de optimización.
• Requisitos de rendimiento: La cantidad de solicitudes que necesita manejar por segundo/minuto.
• Requisitos de tiempo de actividad: ¿Necesita disponibilidad 24/7 o puede tolerar un tiempo de inactividad ocasional?

Responder a estas preguntas le ayudará a elegir la configuración correcta de A100 y evitar gastos excesivos.

Comparación de proveedores: dónde encontrar A100 asequibles

Varios proveedores de la nube ofrecen instancias de A100, cada uno con diferentes modelos de precios y características. Aquí hay un desglose de algunas opciones populares:

• RunPod: RunPod ofrece un mercado para GPU alojadas por la comunidad, que a menudo proporciona los precios más competitivos. Puede encontrar instancias de A100 a tarifas significativamente más bajas en comparación con los proveedores de nube tradicionales. Ventaja clave: instancias spot y alquileres por hora.
• Vast.ai: Similar a RunPod, Vast.ai conecta a los usuarios con capacidad de GPU de repuesto. Los precios son muy variables y dependen de la oferta y la demanda. Ventaja clave: precios extremadamente bajos, pero menos confiabilidad.
• Lambda Labs: Lambda Labs se especializa en infraestructura de nube de GPU para AI/ML. Ofrecen instancias dedicadas de A100 con precios competitivos, a menudo con entornos de aprendizaje profundo preconfigurados. Ventaja clave: buen equilibrio entre precio y confiabilidad.
• Vultr: Vultr es un proveedor de nube de propósito general que también ofrece instancias de A100. Si bien sus precios podrían no ser tan agresivos como RunPod o Vast.ai, ofrecen una infraestructura más estable y confiable. Ventaja clave: proveedor establecido con presencia global.
• CoreWeave: CoreWeave se enfoca exclusivamente en cargas de trabajo de computación intensiva y proporciona instancias de A100 optimizadas para AI/ML. Son conocidos por su infraestructura de alto rendimiento y precios competitivos. Ventaja clave: alto rendimiento, pero puede requerir un compromiso a más largo plazo.
• AWS, GCP, Azure: Estos principales proveedores de la nube ofrecen instancias de A100, pero generalmente son la opción más cara. Sin embargo, proporcionan una amplia gama de servicios integrados y un ecosistema maduro. Ventaja clave: extenso ecosistema y características de nivel empresarial.

Desglose y cálculos de costos

Veamos algunos ejemplos de precios para instancias de A100 (a partir del 26 de octubre de 2023; los precios están sujetos a cambios):

Ejemplo de cálculo de costos:

Digamos que necesita ejecutar la inferencia durante 100 horas al mes. Usando RunPod a un precio spot de $1.00/hora, el costo sería de $100. Usando Lambda Labs a $2.20/hora, el costo sería de $220. Esto destaca los posibles ahorros al usar plataformas impulsadas por la comunidad como RunPod y Vast.ai.

Las mejores opciones de valor para la inferencia

Para la inferencia, el mejor valor a menudo radica en equilibrar el costo y la estabilidad. Aquí hay un desglose:

• RunPod/Vast.ai (Instancias spot): Si puede tolerar interrupciones ocasionales y necesita el precio más bajo absoluto, las instancias spot en RunPod o Vast.ai son excelentes opciones. Implemente mecanismos de punto de control y reintento en su canalización de inferencia para manejar las interrupciones con elegancia.
• Lambda Labs: Ofrece un buen equilibrio entre precio, rendimiento y confiabilidad. Sus instancias dedicadas proporcionan un rendimiento más consistente que las instancias spot.
• Vultr: Una opción sólida si prioriza la estabilidad y un proveedor bien establecido, pero prepárese para pagar una prima en comparación con RunPod o Vast.ai.

Cuándo derrochar vs. ahorrar

• Derrochar: Si necesita una latencia extremadamente baja (por ejemplo, para aplicaciones en tiempo real) y no puede tolerar ningún tiempo de inactividad, considere una instancia dedicada de Lambda Labs o Vultr. Además, si su carga de trabajo de inferencia es fundamental para su negocio, la mayor confiabilidad de estos proveedores podría valer el costo adicional.
• Ahorrar: Para tareas de inferencia menos críticas donde las interrupciones ocasionales son aceptables, las instancias spot en RunPod o Vast.ai ofrecen importantes ahorros de costos. Optimice su código para la eficiencia y use tamaños de lote más pequeños para reducir el uso de memoria de la GPU.

Costos ocultos a tener en cuenta

• Costos de transferencia de datos: La transferencia de datos de entrada y salida puede acumularse, especialmente si está moviendo modelos o conjuntos de datos grandes. Considere almacenar sus datos más cerca de la instancia de GPU.
• Costos de almacenamiento: Necesitará almacenamiento para sus modelos, datos y código. Evalúe las diferentes opciones de almacenamiento que ofrece cada proveedor y elija la solución más rentable.
• Costos de red: Algunos proveedores cobran por el tráfico de red entre instancias. Esto puede ser un costo significativo si está ejecutando un sistema de inferencia distribuido.
• Licencias de software: Algunos paquetes de software necesarios para la inferencia pueden requerir licencias, lo que aumenta el costo general.
• Tiempo de inactividad: Asegúrese de apagar sus instancias cuando no estén en uso para evitar cargos innecesarios. Automatice el proceso de inicio y apagado mediante scripts o herramientas del proveedor de la nube.

Consejos para reducir los costos de inferencia de A100

• Optimice su modelo: La cuantificación, la poda y la destilación del conocimiento pueden reducir el tamaño del modelo y mejorar la velocidad de inferencia, lo que le permite usar instancias más pequeñas y económicas.
• Use el procesamiento por lotes: Procese múltiples solicitudes simultáneamente para mejorar la utilización de la GPU y reducir el costo general por solicitud.
• Implemente el almacenamiento en caché: Almacene en caché los resultados a los que se accede con frecuencia para evitar cálculos redundantes.
• Use un servidor de modelos: Implemente su modelo usando un servidor de modelos dedicado como NVIDIA Triton Inference Server o TensorFlow Serving. Estos servidores optimizan el rendimiento de la inferencia y proporcionan características como el procesamiento dinámico por lotes y el control de versiones del modelo.
• Supervise la utilización de la GPU: Realice un seguimiento de la utilización de su GPU para identificar cuellos de botella y optimizar su código. Herramientas como `nvidia-smi` pueden proporcionar información detallada sobre el uso de la GPU.
• Elija la región correcta: Los precios pueden variar entre regiones. Seleccione la región que ofrezca los precios más bajos para las instancias de A100.
• Instancias reservadas/Descuentos por uso comprometido: Si tiene cargas de trabajo de inferencia predecibles, considere las instancias reservadas o los descuentos por uso comprometido para ahorrar dinero. Sin embargo, estas opciones requieren un compromiso a más largo plazo.
• Estrategias de instancias spot: Implemente estrategias para manejar las interrupciones de las instancias spot con elegancia, como el punto de control y el reinicio automático.