RunPod vs. Vast.ai: Benchmarking de Inferencia de LLM para Cargas de Trabajo de IA

RunPod vs. Vast.ai: Un análisis profundo del rendimiento para inferencias de LLM

El panorama de la computación en la nube con GPU está evolucionando rápidamente, impulsado por la demanda insaciable de cargas de trabajo de IA, particularmente los Modelos de Lenguaje Grandes (LLM). Para los ingenieros de ML y los científicos de datos, seleccionar una plataforma óptima para la inferencia de LLM no se trata solo de potencia bruta; se trata de un delicado equilibrio entre rentabilidad, fiabilidad, facilidad de uso y rendimiento consistente. Este artículo proporciona una comparación en profundidad de RunPod y Vast.ai, dos actores prominentes, con un enfoque específico en sus capacidades para la inferencia de LLM, incluyendo puntos de referencia de rendimiento ilustrativos.

Comprendiendo el panorama de la nube de GPU bajo demanda para LLM

La inferencia de LLM exige importantes recursos computacionales, principalmente GPU con alta VRAM. A diferencia del entrenamiento, que a menudo implica ejecuciones largas e ininterrumpidas, la inferencia puede caracterizarse por solicitudes en ráfagas, que requieren baja latencia y alto rendimiento para atender las consultas de los usuarios de manera eficiente. Esto hace que factores como los tiempos de arranque en frío, el rendimiento consistente y el costo por token sean críticos. Tanto RunPod como Vast.ai ofrecen acceso a GPU bajo demanda, pero sus modelos subyacentes y filosofías operativas difieren significativamente, lo que afecta su idoneidad para varios escenarios de inferencia.

RunPod: La experiencia optimizada

RunPod se posiciona como una plataforma robusta y fácil de usar que ofrece acceso a GPU bajo demanda y sin servidor. Su objetivo es proporcionar un entorno fiable con imágenes preconfiguradas y un sólido soporte, lo que lo hace atractivo para los usuarios que priorizan la facilidad de uso y la estabilidad.

Ventajas de RunPod para la inferencia de LLM:

• Facilidad de uso: Interfaz de usuario intuitiva, imágenes Docker preconstruidas para marcos de ML comunes (PyTorch, TensorFlow, Hugging Face) y despliegue con un solo clic simplifican la configuración.
• Fiabilidad y tiempo de actividad: Generalmente, mayor tiempo de actividad de la instancia y menos riesgos de preemption en comparación con los modelos de mercado, crucial para la inferencia en producción.
• Infraestructura dedicada: Acceso a una selección curada de GPU de alto rendimiento, a menudo con buena conectividad de red y rendimiento de CPU del host.
• Serverless y puntos finales de IA: RunPod Serverless ofrece una solución convincente para escalar la inferencia de LLM según la demanda, abstraer la gestión de la infraestructura y proporcionar tiempos de arranque en frío optimizados. Los puntos finales de IA de RunPod agilizan aún más el despliegue.
• Soporte: Soporte al cliente receptivo, que puede ser invaluable al solucionar problemas de despliegues complejos de LLM.

Desventajas de RunPod para la inferencia de LLM:

• Precios: Aunque competitivos, los precios de las GPU populares (por ejemplo, A100, H100) a veces pueden ser más altos que las ofertas más bajas encontradas en el mercado spot de Vast.ai.
• Selección de hardware: Aunque excelente, la selección podría no ser tan diversa o incluir tantas GPU de nicho o más antiguas y baratas como Vast.ai.

Ejemplos de precios de RunPod (bajo demanda, a finales de 2023/principios de 2024, sujetos a cambios):

• NVIDIA H100 80GB: ~$2.50 - $3.50 por hora
• NVIDIA A100 80GB: ~$1.50 - $2.00 por hora
• NVIDIA RTX 4090 24GB: ~$0.35 - $0.50 por hora
• NVIDIA A6000 48GB: ~$0.70 - $0.90 por hora

Nota: El precio sin servidor se basa típicamente en el tiempo de GPU y las solicitudes, ofreciendo un modelo de pago por uso que puede ser muy eficiente para cargas de inferencia fluctuantes.

Vast.ai: La ventaja del mercado

Vast.ai opera como un mercado descentralizado, permitiendo a individuos y centros de datos alquilar sus GPU inactivas. Este modelo fomenta una intensa competencia de precios, lo que a menudo conduce a costos significativamente más bajos, especialmente para instancias no garantizadas.

Ventajas de Vast.ai para la inferencia de LLM:

• Rentabilidad extrema: Con mucho, su mayor ventaja. A menudo se pueden encontrar GPU a una fracción del costo de los proveedores de la nube tradicionales, especialmente en el mercado spot.
• Amplia selección de hardware: Una gama increíblemente diversa de GPU, desde de grado de consumidor (RTX 3090, 4090) hasta de grado empresarial (A100, H100), a menudo en varias configuraciones. Esto permite una coincidencia muy específica de VRAM y rendimiento.
• Sistema de pujas: Ofrece flexibilidad para pujar por instancias, lo que podría asegurar precios aún más bajos si no tiene prisa.
• Disponibilidad global: Instancias alojadas en todo el mundo, lo que a veces puede proporcionar una latencia más baja dependiendo de su público objetivo.

Desventajas de Vast.ai para la inferencia de LLM:

• Fiabilidad variable y preemption: Las instancias, especialmente las del mercado spot más barato, están sujetas a preemption (ser apagadas por el host). Este es un riesgo significativo para la inferencia de LLM en producción que requiere un tiempo de actividad continuo.
• Complejidad de la configuración: Requiere una configuración más manual, incluyendo la búsqueda de imágenes adecuadas, la garantía de la estabilidad del host y, potencialmente, el manejo de entornos menos estandarizados.
• Calidad de los hosts: Como mercado, la calidad del host puede variar. Algunos hosts pueden tener una conexión a internet menos estable, controladores más antiguos o CPU menos potentes acopladas a la GPU.
• Experiencia menos gestionada: Usted es en gran parte responsable de gestionar su entorno, la monitorización y la recuperación de las preemptions.
• Arranques en frío: Pueden ser más largos debido a la naturaleza de iniciar instancias en hardware potencialmente diverso.

Ejemplos de precios de Vast.ai (mercado spot, a finales de 2023/principios de 2024, altamente variable):

• NVIDIA H100 80GB: ~$1.50 - $2.50 por hora
• NVIDIA A100 80GB: ~$0.70 - $1.20 por hora
• NVIDIA RTX 4090 24GB: ~$0.15 - $0.30 por hora
• NVIDIA RTX 3090 24GB: ~$0.10 - $0.25 por hora

Nota: Los precios fluctúan significativamente según la demanda, la oferta y la configuración del host. Las instancias garantizadas serán más caras pero ofrecerán un mejor tiempo de actividad.

Inferencia de LLM: Consideraciones clave

Antes de sumergirnos en los puntos de referencia, recordemos brevemente lo que más importa para la inferencia de LLM:

• VRAM: Determina el tamaño máximo del modelo que se puede cargar. La cuantificación (AWQ, GPTQ, GGUF) puede reducir significativamente las necesidades de VRAM, permitiendo modelos más grandes en GPU más pequeñas (por ejemplo, Llama 2 70B de 4 bits en una A100 de 40 GB o incluso dos RTX 4090).
• Rendimiento (Tokens por segundo - TPS): Cuántos tokens puede generar el modelo por segundo. Un TPS más alto significa respuestas más rápidas y menores costos operativos para inferencias de alto volumen.
• Latencia: El tiempo que tarda en recibirse el primer token (Time-to-First-Token - TTFT) y el tiempo entre tokens subsiguientes. Crucial para aplicaciones interactivas.
• Tamaño de lote: Para inferencias de alto volumen, el procesamiento por lotes de solicitudes puede mejorar significativamente el TPS, pero puede aumentar la latencia para solicitudes individuales.
• Tiempo de arranque en frío: Cuánto tiempo tarda su punto final de inferencia en estar listo después de que una instancia se inicia o escala.
• Fiabilidad: El servicio ininterrumpido es crítico para las aplicaciones de producción.

Puntos de referencia de rendimiento ilustrativos del mundo real para la inferencia de LLM

Descargo de responsabilidad: El rendimiento real puede variar significativamente según el hardware específico del host (CPU, RAM, velocidad de almacenamiento), las condiciones de la red, las versiones de los controladores, la pila de software (CUDA, PyTorch/TensorFlow, biblioteca Transformers), el método de cuantificación y la versión del modelo. Los siguientes puntos de referencia son ilustrativos, basados en hallazgos comunes de la comunidad y el rendimiento esperado, no en pruebas en vivo. Representan el rendimiento típico para configuraciones de inferencia optimizadas.

Configuración del punto de referencia (ilustrativa):

• Modelos: Llama 2 70B (cuantificado de 4 bits a través de AWQ/GPTQ), Mixtral 8x7B (cuantificado de 4 bits a través de AWQ/GPTQ).
• Marco: Hugging Face Transformers con backend vLLM o TGI para inferencia optimizada.
• Métrica: Tokens por segundo (TPS) para generación continua y tiempo hasta el primer token (TTFT) para latencia.
• Tamaño de lote: 1 (para enfoque en latencia) y 8 (para enfoque en rendimiento).

Puntos de referencia ilustrativos:

Conclusiones clave de los puntos de referencia:

• Rendimiento bruto: En hardware equivalente, los tokens brutos por segundo son generalmente comparables, asumiendo pilas de software óptimas. El H100 supera significativamente al A100, y ambos son excelentes para la inferencia de LLM.
• Consistencia: RunPod tiende a ofrecer un rendimiento más consistente debido a su infraestructura gestionada y entornos estandarizados. El rendimiento de Vast.ai puede fluctuar más debido a la variabilidad del hardware del host, la calidad de la red y los posibles procesos en segundo plano en el host.
• Tarjetas de consumidor multi-GPU: Vast.ai a menudo tiene una mayor disponibilidad de configuraciones multi-GPU utilizando tarjetas de consumidor (por ejemplo, 2x RTX 4090), lo que puede ser una forma rentable de obtener alta VRAM para modelos fragmentados, aunque con mayor complejidad de configuración y potencialmente menor ancho de banda entre GPU que las tarjetas empresariales.

Tabla comparativa característica por característica

Comparación de precios: Dónde rinde más su dinero

Cuando se trata de inferencia de LLM, la rentabilidad a menudo se mide en costo por token. Esto es una función de la tarifa horaria de la GPU, la eficiencia energética y la optimización del modelo.

Ventaja de precios de RunPod: Consistencia y servicios gestionados

Si bien las tarifas por hora de RunPod pueden parecer más altas que los precios spot más bajos de Vast.ai, su propuesta de valor radica en la consistencia, la fiabilidad y la experiencia gestionada. Para la inferencia de LLM en producción, el tiempo de inactividad inesperado o la variabilidad del rendimiento pueden traducirse en pérdida de ingresos o una mala experiencia de usuario, aumentando efectivamente el costo 'verdadero'. La oferta sin servidor de RunPod es particularmente atractiva para la inferencia, ya que solo paga por el tiempo de cómputo real y las solicitudes, lo que la hace altamente eficiente para cargas fluctuantes y elimina los costos de inactividad.

• Ejemplo: Inferencia de Llama 2 70B en A100 80GB. Si RunPod cobra $1.80/hora y Vast.ai ofrece $0.90/hora, Vast.ai parece más barato. Sin embargo, si su instancia de Vast.ai es interrumpida cada 6 horas, requiriendo un reinicio de 10 minutos, el tiempo de inactividad acumulado y la sobrecarga de gestión pueden erosionar rápidamente esos ahorros, especialmente para un servicio continuo.
• Modelo de costos sin servidor: Para inferencias intermitentes o en ráfagas, RunPod Serverless puede ser significativamente más barato que mantener una instancia bajo demanda funcionando 24/7, ya que solo paga por los períodos de inferencia activa. Esta es una gran ventaja para muchos despliegues de API de LLM.

Ventaja de precios de Vast.ai: Ahorro de costos brutos

Para cargas de trabajo donde el costo absoluto más bajo es el principal impulsor y se acepta cierto nivel de riesgo y gestión manual, Vast.ai es imbatible. Si está ejecutando inferencias de LLM experimentales, ajustando modelos pequeños o simplemente desea explorar diferentes configuraciones de hardware sin arruinarse, Vast.ai ofrece una asequibilidad inigualable.

• Ejemplo: Inferencia experimental de Mixtral 8x7B en RTX 4090. Encontrar una RTX 4090 por $0.15/hora en Vast.ai en comparación con los $0.35/hora de RunPod representa ahorros sustanciales para experimentos de larga duración o tareas no críticas. Si puede tolerar reinicios ocasionales, los ahorros se acumulan rápidamente.
• Acceso a hardware de nicho: La naturaleza de mercado de Vast.ai significa que a menudo puede encontrar configuraciones de GPU específicas (por ejemplo, múltiples RTX 3090 para una gran VRAM a bajo costo) que podrían no estar tan fácilmente disponibles o tener precios competitivos en otros lugares.

Resumen de pros y contras

RunPod

• Pros: Alta fiabilidad, excelente tiempo de actividad, fácil de usar, soporte sólido, robusto servicio sin servidor para inferencia, rendimiento consistente.
• Contras: Tarifas horarias generalmente más altas para instancias dedicadas, selección de hardware menos diversa que Vast.ai.

Vast.ai

• Pros: Costos extremadamente bajos (especialmente spot), amplia selección de hardware, sistema de pujas, ideal para usuarios conscientes del presupuesto.
• Contras: Fiabilidad variable, alto riesgo de preemption, configuración más compleja, menos soporte directo, calidad de host inconsistente.

Recomendaciones de ganadores para diferentes casos de uso

1. Para inferencia de LLM en producción de alta fiabilidad (APIs, aplicaciones orientadas al cliente):

Ganador: RunPod

La estabilidad de RunPod, la infraestructura gestionada y la oferta sin servidor lo convierten en la opción superior. El riesgo de preemption se minimiza, el rendimiento es consistente y la facilidad de despliegue permite a su equipo centrarse en el desarrollo del modelo en lugar de la gestión de la infraestructura. Si bien la tarifa por hora puede ser más alta, el costo total de propiedad (CTP) a menudo es menor debido a la reducción de la sobrecarga operativa y el tiempo de actividad garantizado.

2. Para inferencia e investigación de LLM experimental y sensible al costo:

Ganador: Vast.ai

Si su presupuesto es ajustado y puede tolerar reinicios ocasionales de instancias o se siente cómodo con una gestión más práctica, Vast.ai es inigualable. Es perfecto para prototipar nuevas arquitecturas de LLM, ejecutar experimentos de inferencia comparativos a gran escala o simplemente aprender sobre LLM sin un compromiso financiero significativo. La gran variedad de hardware también permite una exploración única.

3. Para cargas de trabajo en ráfagas o inferencia de LLM intermitente:

Ganador: RunPod (Serverless)

RunPod Serverless está diseñado específicamente para esto. Solo paga cuando su modelo está sirviendo activamente solicitudes, lo que lo hace increíblemente rentable para cargas de trabajo que no son 24/7. Este modelo maneja naturalmente el escalado hacia arriba y hacia abajo según la demanda, lo cual es ideal para muchos patrones de inferencia de LLM.

4. Para requisitos de hardware de nicho o específicos (por ejemplo, configuraciones de consumidor multi-GPU):

Ganador: Vast.ai

Si necesita una combinación muy específica, quizás inusual, de GPU o busca maximizar la VRAM con múltiples tarjetas de consumidor (por ejemplo, 4x RTX 3090 para un LLM local masivo), el mercado de Vast.ai ofrecerá más opciones debido a su naturaleza descentralizada.