Самый дешевый A100 для инференса: Бюджетный гайд

Поиск самой дешевой A100 для инференса: руководство для экономных

GPU NVIDIA A100 остается мощным инструментом для требовательных задач инференса, особенно для больших языковых моделей (LLMs) и других AI-приложений. Однако его высокая стоимость может стать препятствием для входа. Это руководство посвящено стратегиям получения доступных экземпляров A100, специально оптимизированных для инференса, а не для обучения.

Понимание ваших потребностей в инференсе

Прежде чем углубляться в цены, важно понять ваши конкретные требования к инференсу. Ключевые факторы включают:

• Размер модели: Более крупные модели требуют больше памяти GPU.
• Размер пакета (Batch Size): Обработка нескольких запросов одновременно (пакетирование) может значительно повысить пропускную способность, но требует больше ресурсов.
• Требования к задержке (Latency Requirements): Приложения реального времени требуют низкой задержки, что влияет на выбор типа экземпляра и методов оптимизации.
• Требования к пропускной способности (Throughput Requirements): Количество запросов, которые вам нужно обрабатывать в секунду/минуту.
• Требования к времени безотказной работы (Uptime Requirements): Вам нужна доступность 24/7, или вы можете допустить случайные простои?

Ответы на эти вопросы помогут вам выбрать правильную конфигурацию A100 и избежать перерасхода средств.

Сравнение провайдеров: где найти доступные A100

Несколько облачных провайдеров предлагают экземпляры A100, каждый со своими моделями ценообразования и функциями. Вот разбивка некоторых популярных вариантов:

• RunPod: RunPod предлагает торговую площадку для GPU, размещенных сообществом, часто предлагая наиболее конкурентоспособные цены. Вы можете найти экземпляры A100 по значительно более низким ценам по сравнению с традиционными облачными провайдерами. Ключевое преимущество: спотовые экземпляры и почасовая аренда.
• Vast.ai: Подобно RunPod, Vast.ai связывает пользователей со свободными мощностями GPU. Цены сильно варьируются и зависят от спроса и предложения. Ключевое преимущество: чрезвычайно низкие цены, но меньшая надежность.
• Lambda Labs: Lambda Labs специализируется на облачной инфраструктуре GPU для AI/ML. Они предлагают выделенные экземпляры A100 с конкурентоспособными ценами, часто с предварительно настроенными средами глубокого обучения. Ключевое преимущество: хороший баланс цены и надежности.
• Vultr: Vultr — это облачный провайдер общего назначения, который также предлагает экземпляры A100. Хотя их цены могут быть не такими агрессивными, как у RunPod или Vast.ai, они предлагают более стабильную и надежную инфраструктуру. Ключевое преимущество: зарекомендовавший себя провайдер с глобальным присутствием.
• CoreWeave: CoreWeave специализируется исключительно на вычислительно-интенсивных рабочих нагрузках и предоставляет экземпляры A100, оптимизированные для AI/ML. Они известны своей высокопроизводительной инфраструктурой и конкурентоспособными ценами. Ключевое преимущество: высокая производительность, но может потребоваться долгосрочное обязательство.
• AWS, GCP, Azure: Эти крупные облачные провайдеры предлагают экземпляры A100, но они, как правило, являются самым дорогим вариантом. Однако они предоставляют широкий спектр интегрированных сервисов и зрелую экосистему. Ключевое преимущество: обширная экосистема и функции корпоративного уровня.

Разбивка и расчет стоимости

Давайте рассмотрим примеры цен на экземпляры A100 (по состоянию на 26 октября 2023 г.; цены могут меняться):

Пример расчета стоимости:

Допустим, вам нужно запускать инференс в течение 100 часов в месяц. Используя RunPod по спотовой цене 1,00 долл. США в час, стоимость составит 100 долл. США. Используя Lambda Labs по цене 2,20 долл. США в час, стоимость составит 220 долл. США. Это подчеркивает потенциальную экономию от использования платформ, управляемых сообществом, таких как RunPod и Vast.ai.

Лучшие варианты по соотношению цены и качества для инференса

Для инференса лучшее соотношение цены и качества часто заключается в балансе между стоимостью и стабильностью. Вот разбивка:

• RunPod/Vast.ai (спотовые экземпляры): Если вы можете допустить случайные перебои и вам нужна самая низкая цена, спотовые экземпляры на RunPod или Vast.ai — отличные варианты. Внедрите механизмы контрольных точек и повторных попыток в свой конвейер инференса, чтобы изящно обрабатывать перебои.
• Lambda Labs: Предлагает хороший баланс цены, производительности и надежности. Их выделенные экземпляры обеспечивают более стабильную производительность, чем спотовые экземпляры.
• Vultr: Надежный выбор, если вы отдаете приоритет стабильности и хорошо зарекомендовавшему себя провайдеру, но будьте готовы платить больше по сравнению с RunPod или Vast.ai.

Когда стоит раскошелиться, а когда сэкономить

• Раскошелиться: Если вам требуется чрезвычайно низкая задержка (например, для приложений реального времени) и вы не можете допустить никаких простоев, рассмотрите выделенный экземпляр от Lambda Labs или Vultr. Кроме того, если ваша рабочая нагрузка инференса имеет решающее значение для вашего бизнеса, более высокая надежность этих провайдеров может стоить дополнительных затрат.
• Сэкономить: Для менее критичных задач инференса, где допустимы случайные перебои, спотовые экземпляры на RunPod или Vast.ai предлагают значительную экономию средств. Оптимизируйте свой код для эффективности и используйте меньшие размеры пакетов, чтобы уменьшить использование памяти GPU.

Скрытые расходы, на которые следует обратить внимание

• Затраты на передачу данных: Затраты на входящую и исходящую передачу данных могут увеличиться, особенно если вы перемещаете большие модели или наборы данных. Рассмотрите возможность хранения ваших данных ближе к экземпляру GPU.
• Затраты на хранение: Вам потребуется хранилище для ваших моделей, данных и кода. Оцените различные варианты хранения, предлагаемые каждым провайдером, и выберите наиболее экономичное решение.
• Затраты на сеть: Некоторые провайдеры взимают плату за сетевой трафик между экземплярами. Это может быть значительной статьей расходов, если вы используете распределенную систему инференса.
• Лицензирование программного обеспечения: Для некоторых пакетов программного обеспечения, необходимых для инференса, могут потребоваться лицензии, что увеличивает общую стоимость.
• Время простоя: Убедитесь, что вы выключаете свои экземпляры, когда они не используются, чтобы избежать ненужных расходов. Автоматизируйте процесс запуска и завершения работы с помощью скриптов или инструментов облачного провайдера.

Советы по снижению затрат на инференс A100

• Оптимизируйте свою модель: Квантование, обрезка и дистилляция знаний могут уменьшить размер модели и повысить скорость инференса, что позволит вам использовать меньшие и более дешевые экземпляры.
• Используйте пакетирование: Обрабатывайте несколько запросов одновременно, чтобы повысить использование GPU и снизить общую стоимость запроса.
• Внедрите кэширование: Кэшируйте часто используемые результаты, чтобы избежать избыточных вычислений.
• Используйте сервер моделей: Разверните свою модель с помощью выделенного сервера моделей, такого как NVIDIA Triton Inference Server или TensorFlow Serving. Эти серверы оптимизируют производительность инференса и предоставляют такие функции, как динамическое пакетирование и управление версиями моделей.
• Отслеживайте использование GPU: Отслеживайте использование GPU, чтобы выявлять узкие места и оптимизировать свой код. Такие инструменты, как `nvidia-smi`, могут предоставить подробную информацию об использовании GPU.
• Выберите правильный регион: Цены могут варьироваться в зависимости от региона. Выберите регион, который предлагает самые низкие цены на экземпляры A100.
• Зарезервированные экземпляры/Скидки за использование с обязательствами: Если у вас предсказуемые рабочие нагрузки инференса, рассмотрите зарезервированные экземпляры или скидки за использование с обязательствами, чтобы сэкономить деньги. Однако эти варианты требуют долгосрочного обязательства.
• Стратегии спотовых экземпляров: Внедрите стратегии для изящной обработки перебоев спотовых экземпляров, такие как контрольные точки и автоматический перезапуск.