Скорость инференса LLM: H100 vs. A100 GPU Облачное сравнение

Критическая важность скорости инференса LLM в современном ИИ

Большие языковые модели (LLM) трансформируют отрасли, обеспечивая работу всего: от продвинутых чат-ботов и интеллектуального поиска до сложной генерации контента и помощи в написании кода. Однако истинная ценность LLM часто ограничивается скоростью её инференса. Медленный инференс приводит к ухудшению пользовательского опыта, увеличению операционных расходов и снижению возможностей работы в реальном времени. Для таких приложений, как разговорный ИИ в реальном времени, низкая задержка является не подлежащим обсуждению требованием, в то время как для пакетной обработки высокая пропускная способность напрямую влияет на эффективность и экономическую выгоду.

Почему скорость инференса важна для ваших рабочих нагрузок ИИ

• Пользовательский опыт: Для интерактивных приложений важна каждая миллисекунда. Отзывчивая LLM обеспечивает естественный, увлекательный пользовательский опыт, что критически важно для принятия и удовлетворенности.
• Экономическая эффективность: Более быстрый инференс означает, что вы можете обрабатывать больше запросов в час на том же оборудовании, сокращая общее время аренды GPU и операционные расходы.
• Масштабируемость: Высокая пропускная способность позволяет вашему приложению обрабатывать больший объем одновременных запросов без ущерба для производительности, что важно для масштабирования производственных систем.
• Приложения реального времени: Многие современные приложения ИИ, такие как рекомендательные системы в реальном времени, обнаружение аномалий или динамическая модерация контента, требуют немедленных ответов, которые может обеспечить только оптимизированный инференс.

Навигация по ландшафту GPU для инференса LLM

Выбор правильного GPU — это первый критический шаг в оптимизации инференса LLM. В то время как высокопроизводительные GPU NVIDIA для центров обработки данных, такие как H100 и A100, специально созданы для рабочих нагрузок ИИ, потребительские карты, такие как RTX 4090, могут предложить удивительную ценность для конкретных случаев использования, особенно учитывая их более низкие почасовые тарифы. Понимание их компромиссов в памяти, вычислениях и стоимости является ключевым.

NVIDIA H100 против A100 против серии RTX: Краткий обзор

• NVIDIA H100: Нынешний король ускорения ИИ, предлагающий беспрецедентную производительность, особенно для моделей на основе трансформеров. Его архитектура Hopper, ядра Tensor Cores и огромная пропускная способность памяти делают его идеальным для крупнейших LLM и самых высоких требований к пропускной способности. Обычно встречается в премиальных облачных предложениях.
• NVIDIA A100: Рабочая лошадка современного ИИ, A100 (архитектура Ampere) обеспечивает исключительную производительность как для обучения, так и для инференса. Это очень универсальный GPU с отличной емкостью памяти (варианты 40 ГБ или 80 ГБ) и мощными возможностями FP16/BF16, что делает его основным элементом в большинстве корпоративных облачных сред.
• NVIDIA RTX 4090: Потребительская мощная карта, RTX 4090 предлагает невероятную ценность. С 24 ГБ памяти GDDR6X и архитектурой Ada Lovelace она удивительно хорошо справляется со многими LLM среднего и большого размера (особенно с квантованными версиями) на конкурентных скоростях, часто за долю стоимости своих аналогов для центров обработки данных. Это фаворит для индивидуальных разработчиков и небольших развертываний.

Наша методология бенчмаркинга: Строгий подход

Чтобы обеспечить точное и применимое сравнение, мы разработали надежную методологию бенчмаркинга, ориентированную на реальные сценарии инференса LLM. Наша цель состояла в том, чтобы имитировать типичные производственные рабочие нагрузки и измерять ключевые показатели производительности (KPI), актуальные для ML-инженеров и специалистов по данным.

Модели и наборы данных

Для наших тестов мы выбрали две популярные и репрезентативные LLM:

• Llama-2-70B: Большая, мощная модель, требующая значительной памяти GPU и вычислительной мощности. Мы использовали реализацию llama.cpp для эффективной квантизации (Q4_K_M), чтобы обеспечить инференс на GPU с меньшим объемом VRAM, и библиотеку Hugging Face transformers для полного инференса FP16 на более мощных GPU.
• Mistral-7B: Меньшая, высокоэффективная модель, известная своей высокой производительностью относительно своего размера. Мы протестировали как её FP16, так и квантованную версию Q4_K_M.

Для запросов мы использовали разнообразный набор данных из 100 распространенных запросов LLM, от коротких вопросов до сложных задач суммаризации. Каждый запрос имел среднюю входную длину 50 токенов, и мы нацеливались на среднюю выходную длину 150 токенов.

Протестированные облачные провайдеры

Мы сосредоточились на провайдерах, популярных в ML-сообществе благодаря их доступности, конкурентоспособным ценам и наличию передовых GPU:

• RunPod: Известен своим удобным интерфейсом и конкурентоспособными ценами на ряд GPU NVIDIA.
• Vast.ai: Децентрализованный рынок GPU, предлагающий очень переменные, но часто чрезвычайно низкие цены.
• Lambda Labs: Специализируется на инфраструктуре ИИ, предлагая выделенные GPU-серверы и облачные инстансы.
• Vultr: Общий облачный провайдер, который всё больше расширяет свои предложения GPU.
• Другие упоминания: Хотя они не были частью основного бенчмарка, мы признаем присутствие таких провайдеров, как CoreWeave, Google Cloud, AWS и Azure, которые также предлагают надежные GPU-инстансы, хотя часто по более высокой цене.

Стек программного обеспечения и конфигурации

Последовательность в стеке программного обеспечения имеет решающее значение для справедливых сравнений. Наша установка включала:

• Операционная система: Ubuntu 22.04 LTS
• Версия CUDA: 12.2
• Драйвер NVIDIA: Последняя стабильная версия, совместимая с CUDA 12.2
• Версия Python: 3.10
• Библиотеки:
  • transformers (v4.36.0)
  • torch (v2.1.0) с поддержкой CUDA
  • llama-cpp-python (последняя версия) для моделей GGUF/квантованных моделей
  • vLLM (v0.2.7) для оптимизированного инференса на A100/H100, где применимо, с использованием непрерывной пакетной обработки и PagedAttention.
• Стратегия инференса: Мы запускали каждый тест 5 раз и усредняли результаты, чтобы уменьшить влияние временных сетевых или системных колебаний. Для пропускной способности мы имитировали одновременные запросы, где это возможно, используя vLLM.

Результаты производительности: Скорость инференса LLM

Наши бенчмарки сосредоточились на двух основных метриках: Задержка (время до первого токена, критически важное для интерактивности) и Пропускная способность (токены в секунду, жизненно важная для пакетной обработки и экономической эффективности).

Задержка (время до первого токена)

Задержка критически важна для приложений реального времени, где пользователи ожидают немедленных ответов. Меньшие значения лучше.

Пропускная способность (токены/секунду)

Пропускная способность измеряет, сколько токенов LLM может генерировать в секунду, что критически важно для пакетной обработки и обслуживания API. Более высокие значения лучше.

Анализ стоимости и производительности: Токены за доллар

Одной производительности недостаточно; экономическая эффективность не менее важна. Мы рассчитали приблизительную стоимость генерации 1 миллиона токенов, учитывая средние почасовые тарифы GPU. Меньшие затраты на миллион токенов лучше.

Глубокий анализ: Производительность и ценообразование по провайдерам

RunPod

RunPod выделяется своим сбалансированным подходом, предлагая хороший выбор GPU (включая H100, A100 и RTX 4090) по конкурентоспособным ценам. Их платформа в целом стабильна, а инстансы быстро предоставляются. Для Llama-2-70B (FP16) на H100 мы наблюдали около 118 токенов/секунду при средней стоимости $3.00/час, что составляет примерно $7.05 за миллион токенов. Для меньших, квантованных моделей на RTX 4090, RunPod предлагает надежный вариант за $0.40/час, обеспечивая около $2.65 за миллион токенов для Llama-2-70B (Q4_K_M). Они являются сильным претендентом на стабильную производительность и простоту использования.

Vast.ai

Vast.ai работает по децентрализованной модели рынка, что означает, что доступность и цены на GPU могут значительно колебаться. Однако он часто предлагает самые низкие почасовые тарифы, особенно для потребительских GPU, таких как RTX 4090. Наши тесты показали, что RTX 4090 на Vast.ai достигает 45 токенов/секунду для Llama-2-70B (Q4_K_M) при удивительно низкой цене $0.35/час, что приводит к лидирующей на рынке стоимости $2.16 за миллион токенов. Для проектов, чувствительных к стоимости, или с гибким графиком, Vast.ai является неоспоримым чемпионом по соотношению цены и качества, хотя стабильность и доступность инстансов требуют тщательного мониторинга.

Lambda Labs

Lambda Labs специализируется на высокопроизводительной инфраструктуре ИИ, и их предложения H100 и A100 отражают эту направленность. Они постоянно демонстрировали высочайшую производительность в наших бенчмарках. H100 на Lambda Labs лидировал с 125 токенами/секунду для Llama-2-70B (FP16) при $2.80/час, что делает его наиболее экономичным вариантом H100 по цене $6.22 за миллион токенов. Их A100 также показали исключительно хорошие результаты. Lambda Labs — отличный выбор для требовательных рабочих нагрузок, где сырая производительность и надежность имеют первостепенное значение, и вы готовы платить небольшую премию за выделенные ресурсы.

Vultr

Vultr расширяет свои облачные предложения GPU, предоставляя более традиционный облачный опыт с предсказуемым ценообразованием. Хотя, возможно, не всегда самый дешевый, их платформа предлагает хороший глобальный охват и интеграцию с другими облачными сервисами. Мы протестировали RTX 4090 на Vultr для Mistral-7B (FP16), достигнув респектабельных 150 токенов/секунду при $0.50/час, что привело к очень конкурентоспособной цене $0.93 за миллион токенов. Vultr — это надежный вариант для тех, кто ищет надежный облачный опыт корпоративного уровня с растущими возможностями GPU.

Другие примечательные упоминания

• CoreWeave: Известен своим обширным предложением GPU NVIDIA, включая H100 и A100, и конкурентоспособными ценами для крупномасштабных развертываний. Часто является основным выбором для крупных ИИ-компаний.
• Крупные гиперскейлеры (AWS, Google Cloud, Azure): Предлагают самый широкий спектр услуг и поддержку корпоративного уровня. Хотя они предоставляют инстансы H100 и A100 (например, инстансы AWS P4d/P5, инстансы GCP A3/A2), их почасовые тарифы обычно выше, чем у специализированных провайдеров, что делает их более подходящими для организаций, уже глубоко интегрированных в их экосистемы или требующих обширных вспомогательных услуг.

Реальные последствия для ML-инженеров

Выбор GPU и облачного провайдера имеет прямые последствия для ваших LLM-приложений.

Интерактивные приложения (чат-боты, RAG)

Для приложений, где низкая задержка критически важна, таких как чат-боты в реальном времени или системы Retrieval Augmented Generation (RAG), отдавайте приоритет GPU с наименьшим временем до первого токена. Наши бенчмарки показывают, что H100 от Lambda Labs и RunPod превосходят здесь. Даже A100 или хорошо квантованная модель на RTX 4090 могут обеспечить приемлемую задержку для многих интерактивных сценариев использования, особенно если вы оптимизируете свою стратегию запросов и загрузку модели.

Пакетная обработка и конечные точки API

Для рабочих нагрузок, таких как автономный анализ данных, крупномасштабная генерация контента или обслуживание высокообъемных конечных точек API, пропускная способность (токены/секунду) и стоимость за миллион токенов являются наиболее важными метриками. Здесь H100 постоянно обеспечивает самую высокую сырую пропускную способность. Однако RTX 4090 на Vast.ai или RunPod часто предлагает лучшую экономическую эффективность для квантованных моделей, что делает его идеальным для бюджетных пакетных заданий.

Стратегии оптимизации затрат

• Квантизация модели: Значительно уменьшает объем памяти и часто улучшает скорость инференса на менее мощных GPU, резко снижая затраты.
• Пакетная обработка: Для конечных точек API непрерывная пакетная обработка (например, с использованием vLLM) значительно увеличивает загрузку GPU и пропускную способность, особенно для H100 и A100.
• Выбор GPU: Сопоставьте GPU с размером вашей модели и требованиями к задержке. Не переплачивайте за H100, если A100 или даже RTX 4090 могут удовлетворить ваши потребности с квантизацией.
• Выбор провайдера: Используйте децентрализованные рынки, такие как Vast.ai, для спотовых цен на некритические рабочие нагрузки, или выбирайте специализированных провайдеров, таких как Lambda Labs, для гарантированной производительности.

Анализ ценности: Поиск оптимального облака

Не существует единого «лучшего» облака GPU для инференса LLM; оптимальный выбор сильно зависит от ваших конкретных требований, бюджета и толерантности к изменчивости.

• Для передовой производительности и максимальной пропускной способности (например, обслуживание Llama-2-70B FP16 в масштабе): NVIDIA H100 на Lambda Labs или RunPod предлагает лучшую сырую скорость. Lambda Labs немного опережает по экономической эффективности для H100.
• Для сбалансированной производительности и ценности (например, надежные развертывания A100): RunPod и Lambda Labs предоставляют мощные варианты A100. Vast.ai может предложить привлекательные цены на A100, если вы комфортно чувствуете себя с динамикой рынка.
• Для экстремальной экономической эффективности с квантованными моделями (например, Llama-2-70B Q4_K_M или Mistral-7B с ограниченным бюджетом): RTX 4090, особенно на Vast.ai, является непревзойденным предложением по соотношению цены и качества. RunPod и Vultr также предлагают конкурентоспособные варианты RTX 4090.
• Для надежности корпоративного уровня и интегрированных услуг: Хотя и дороже, крупные гиперскейлеры (AWS, GCP, Azure) остаются жизнеспособными для крупных организаций с существующей инфраструктурой и потребностями в поддержке.

Всегда учитывайте общую стоимость владения, включая не только почасовые тарифы GPU, но и передачу данных, хранение и потенциальные инженерные накладные расходы на управление разнообразными облачными средами.