RunPod против Vast.ai: Глубокое погружение в производительность вывода LLM
Ландшафт облачных вычислений на GPU быстро развивается, движимый ненасытным спросом на рабочие нагрузки ИИ, особенно на большие языковые модели (LLM). Для ML-инженеров и специалистов по данным выбор оптимальной платформы для вывода LLM — это не только чистая мощность; это тонкий баланс между экономической эффективностью, надежностью, простотой использования и стабильной производительностью. Эта статья представляет углубленное сравнение RunPod и Vast.ai, двух видных игроков, с особым акцентом на их возможности для вывода LLM, включая иллюстративные тесты производительности.
Понимание ландшафта облачных GPU по требованию для LLM
Вывод LLM требует значительных вычислительных ресурсов, в первую очередь GPU с большим объемом VRAM. В отличие от обучения, которое часто включает длительные, непрерывные запуски, вывод может характеризоваться всплесками запросов, требуя низкой задержки и высокой пропускной способности для эффективного обслуживания пользовательских запросов. Это делает такие факторы, как время холодного старта, стабильная производительность и стоимость за токен, критически важными. И RunPod, и Vast.ai предлагают доступ к GPU по требованию, но их базовые модели и операционные философии значительно различаются, влияя на их пригодность для различных сценариев вывода.
RunPod: Оптимизированный опыт
RunPod позиционирует себя как удобную, надежную платформу, предлагающую доступ к GPU по требованию и бессерверный доступ. Она стремится предоставить надежную среду с предварительно настроенными образами и сильной поддержкой, что делает ее привлекательной для пользователей, которые ценят простоту использования и стабильность.
Преимущества RunPod для вывода LLM:
- Простота использования: Интуитивно понятный пользовательский интерфейс, предварительно собранные образы Docker для распространенных ML-фреймворков (PyTorch, TensorFlow, Hugging Face) и развертывание в один клик упрощают настройку.
- Надежность и время безотказной работы: В целом более высокое время безотказной работы экземпляров и меньшие риски вытеснения по сравнению с моделями маркетплейсов, что критически важно для производственного вывода.
- Выделенная инфраструктура: Доступ к тщательно отобранным высокопроизводительным GPU, часто с хорошим сетевым подключением и производительностью хост-процессора.
- Бессерверные и AI-конечные точки: RunPod Serverless предлагает убедительное решение для масштабирования вывода LLM в зависимости от спроса, абстрагируя управление инфраструктурой и обеспечивая оптимизированное время холодного старта. AI-конечные точки RunPod дополнительно упрощают развертывание.
- Поддержка: Отзывчивая служба поддержки клиентов, которая может быть бесценной при устранении неполадок в сложных развертываниях LLM.
Недостатки RunPod для вывода LLM:
- Цены: Хотя цены конкурентоспособны, цены на популярные GPU (например, A100, H100) иногда могут быть выше, чем самые низкие предложения на спотовом рынке Vast.ai.
- Выбор оборудования: Хотя выбор отличный, он может быть не таким разнообразным или включать не так много нишевых или старых, более дешевых GPU, как у Vast.ai.
Примеры цен RunPod (по требованию, по состоянию на конец 2023 / начало 2024 года, могут меняться):
- NVIDIA H100 80GB: ~$2.50 - $3.50 в час
- NVIDIA A100 80GB: ~$1.50 - $2.00 в час
- NVIDIA RTX 4090 24GB: ~$0.35 - $0.50 в час
- NVIDIA A6000 48GB: ~$0.70 - $0.90 в час
Примечание: Цены на бессерверные решения обычно основаны на времени использования GPU и количестве запросов, предлагая модель оплаты по факту использования, которая может быть очень эффективной для колеблющихся нагрузок вывода.
Vast.ai: Преимущество маркетплейса
Vast.ai функционирует как децентрализованный маркетплейс, позволяя частным лицам и центрам обработки данных сдавать в аренду свои простаивающие GPU. Эта модель способствует жесткой ценовой конкуренции, часто приводя к значительно более низким затратам, особенно для негарантированных экземпляров.
Преимущества Vast.ai для вывода LLM:
- Чрезвычайная экономическая эффективность: Безусловно, его самое большое преимущество. Вы часто можете найти GPU за долю стоимости традиционных облачных провайдеров, особенно на спотовом рынке.
- Обширный выбор оборудования: Невероятно разнообразный ассортимент GPU, от потребительских (RTX 3090, 4090) до корпоративных (A100, H100), часто в различных конфигурациях. Это позволяет очень точно подбирать VRAM и производительность.
- Система торгов: Предлагает гибкость для торгов за экземпляры, потенциально обеспечивая еще более низкие цены, если вы не спешите.
- Глобальная доступность: Экземпляры размещаются по всему миру, что иногда может обеспечить более низкую задержку в зависимости от вашей целевой аудитории.
Недостатки Vast.ai для вывода LLM:
- Переменная надежность и вытеснение: Экземпляры, особенно на более дешевом спотовом рынке, подвержены вытеснению (отключению хостом). Это значительный риск для производственного вывода LLM, требующего непрерывной работы.
- Сложность настройки: Требует более ручной настройки, включая поиск подходящих образов, обеспечение стабильности хоста и потенциальную работу с менее стандартизированными средами.
- Качество хостов: Как на маркетплейсе, качество хостов может варьироваться. Некоторые хосты могут иметь менее стабильный интернет, старые драйверы или менее производительные CPU в сочетании с GPU.
- Менее управляемый опыт: Вы в значительной степени несете ответственность за управление своей средой, мониторинг и восстановление после вытеснений.
- Холодные старты: Могут быть дольше из-за характера запуска экземпляров на потенциально разнообразном оборудовании.
Примеры цен Vast.ai (спотовый рынок, по состоянию на конец 2023 / начало 2024 года, сильно варьируются):
- NVIDIA H100 80GB: ~$1.50 - $2.50 в час
- NVIDIA A100 80GB: ~$0.70 - $1.20 в час
- NVIDIA RTX 4090 24GB: ~$0.15 - $0.30 в час
- NVIDIA RTX 3090 24GB: ~$0.10 - $0.25 в час
Примечание: Цены значительно колеблются в зависимости от спроса, предложения и настроек хоста. Гарантированные экземпляры будут дороже, но предлагают лучшее время безотказной работы.
Вывод LLM: Ключевые соображения
Прежде чем перейти к тестам, кратко вспомним, что наиболее важно для вывода LLM:
- VRAM: Определяет максимальный размер модели, которую вы можете загрузить. Квантование (AWQ, GPTQ, GGUF) может значительно снизить потребности в VRAM, позволяя запускать более крупные модели на меньших GPU (например, Llama 2 70B 4-бит на A100 40GB или даже на двух RTX 4090).
- Пропускная способность (токенов в секунду - TPS): Сколько токенов модель может генерировать в секунду. Более высокий TPS означает более быстрые ответы и более низкие операционные расходы для вывода больших объемов.
- Задержка: Время, необходимое для получения первого токена (Time-to-First-Token - TTFT), и время между последующими токенами. Критически важно для интерактивных приложений.
- Размер пакета: Для вывода больших объемов пакетирование запросов может значительно улучшить TPS, но может увеличить задержку для отдельных запросов.
- Время холодного старта: Сколько времени требуется для готовности вашей конечной точки вывода после запуска или масштабирования экземпляра.
- Надежность: Бесперебойное обслуживание критически важно для производственных приложений.
Иллюстративные реальные тесты производительности для вывода LLM
Отказ от ответственности: Фактическая производительность может значительно варьироваться в зависимости от конкретного оборудования хоста (CPU, RAM, скорость хранения), сетевых условий, версий драйверов, программного стека (CUDA, PyTorch/TensorFlow, библиотека Transformers), метода квантования и версии модели. Следующие тесты являются иллюстративными, основаны на общих выводах сообщества и ожидаемой производительности, а не на живых тестах. Они представляют типичную производительность для оптимизированных настроек вывода.
Настройка теста (иллюстративная):
- Модели: Llama 2 70B (4-битное квантование через AWQ/GPTQ), Mixtral 8x7B (4-битное квантование через AWQ/GPTQ).
- Фреймворк: Hugging Face Transformers с бэкендом vLLM или TGI для оптимизированного вывода.
- Метрика: Токены в секунду (TPS) для непрерывной генерации и время до первого токена (TTFT) для задержки.
- Размер пакета: 1 (для акцента на задержке) и 8 (для акцента на пропускной способности).
Иллюстративные тесты:
| Конфигурация GPU | Модель (квантование) | RunPod (типичный TPS / TTFT) | Vast.ai (типичный диапазон TPS / TTFT) | Примечания |
|---|---|---|---|---|
| 1x A100 80GB | Llama 2 70B (4-битный GPTQ/AWQ) | ~30-40 TPS / ~200-300 мс | ~25-45 TPS / ~250-400 мс | Отлично подходит для вывода Llama 2 70B на одном экземпляре. Диапазон Vast.ai отражает изменчивость хостов. |
| 1x A100 80GB | Mixtral 8x7B (4-битный GPTQ/AWQ) | ~50-70 TPS / ~150-250 мс | ~45-75 TPS / ~180-350 мс | Разреженное внимание Mixtral делает его очень эффективным. Производительность на A100 высокая. |
| 2x RTX 4090 24GB | Llama 2 70B (4-битный GPTQ/AWQ, шардированный) | ~20-30 TPS / ~350-500 мс | ~18-35 TPS / ~400-600 мс | Требует тщательной настройки шардирования (например, DeepSpeed, FSDP). Vast.ai предлагает больше вариантов для потребительских карт с несколькими GPU. |
| 1x H100 80GB | Llama 2 70B (4-битный GPTQ/AWQ) | ~45-60 TPS / ~150-250 мс | ~40-65 TPS / ~180-300 мс | H100 значительно превосходит A100, особенно для рабочих нагрузок с трансформерами. |
| 1x H100 80GB | Mixtral 8x7B (4-битный GPTQ/AWQ) | ~80-100 TPS / ~100-180 мс | ~75-110 TPS / ~120-220 мс | Высочайшая производительность для Mixtral, идеально подходит для сценариев с высокой пропускной способностью. |
Основные выводы из тестов:
- Чистая производительность: На эквивалентном оборудовании чистые токены в секунду в целом сопоставимы, при условии оптимального программного стека. H100 значительно превосходит A100, и оба отлично подходят для вывода LLM.
- Последовательность: RunPod, как правило, предлагает более стабильную производительность благодаря своей управляемой инфраструктуре и стандартизированным средам. Производительность Vast.ai может колебаться сильнее из-за разнообразного оборудования хостов, качества сети и потенциальных фоновых процессов на хосте.
- Потребительские карты с несколькими GPU: Vast.ai часто предлагает более широкий выбор конфигураций с несколькими GPU, использующих потребительские карты (например, 2x RTX 4090), что может быть экономически эффективным способом получения большого объема VRAM для шардированных моделей, хотя и с большей сложностью настройки и потенциально более низкой пропускной способностью между GPU, чем у корпоративных карт.
Таблица сравнения функций
| Функция | RunPod | Vast.ai |
|---|---|---|
| Модель ценообразования | Почасовая (по требованию), Бессерверная (оплата по факту использования) | Почасовая (спотовый рынок, гарантированные экземпляры, торги) |
| Доступность оборудования | Тщательно отобранный ассортимент высокопроизводительных GPU (A100, H100, RTX 4090, A6000), обычно хорошо обслуживаемых. | Обширный, разнообразный маркетплейс (от старых потребительских карт до H100), сильно варьирующееся качество хостов. |
| Простота использования | Высокая (интуитивно понятный пользовательский интерфейс, предварительно собранные образы, бессерверные опции, развертывание в один клик). | Умеренная (требует более ручной настройки, знаний Docker, проверки хоста). |
| Надежность и время безотказной работы | Высокая (меньше вытеснений, выделенная инфраструктура, хорошая поддержка). Идеально для продакшена. | Переменная (высокий риск вытеснения на спотовом рынке, зависит от стабильности хоста). Менее идеально для продакшена, если не используются гарантированные экземпляры. |
| Поддержка | Отзывчивая служба поддержки клиентов через чат/Discord. | Форум сообщества, Discord, самообслуживание. Менее прямая поддержка. |
| Политика вытеснения | Редко на экземплярах по требованию, изящно обрабатывается бессерверными решениями. | Распространено на спотовом рынке, может прерывать рабочие нагрузки. Гарантированные экземпляры смягчают это. |
| Время холодного старта | В целом быстро, особенно с Serverless. | Может быть переменным, зависит от хоста и размера образа. |
| Идеальный вариант использования (вывод LLM) | Производственный вывод, высоконадежные API, бессерверное масштабирование, пользователи, ценящие простоту использования. | Экономически чувствительный экспериментальный вывод, исследования, всплесковые рабочие нагрузки, нишевые требования к оборудованию, пользователи, которым комфортно управлять изменчивостью. |
| Производительность сети | В целом высокая, стабильная. | Переменная, зависит от интернет-соединения отдельного хоста. |
| Стоимость передачи данных | Применяются стандартные облачные расходы на исходящий трафик. | Может варьироваться в зависимости от хоста, часто включена или минимальна при разумном использовании. |
Сравнение цен: Где ваш доллар приносит больше
Когда речь идет о выводе LLM, экономическая эффективность часто измеряется в стоимости за токен. Это функция почасовой ставки GPU, энергоэффективности и оптимизации модели.
Преимущество ценообразования RunPod: Последовательность и управляемые услуги
Хотя почасовые тарифы RunPod могут показаться выше, чем самые низкие спотовые цены Vast.ai, его ценностное предложение заключается в последовательности, надежности и управляемом опыте. Для производственного вывода LLM неожиданные простои или изменчивость производительности могут привести к потере дохода или ухудшению пользовательского опыта, эффективно увеличивая «истинную» стоимость. Бессерверное предложение RunPod особенно привлекательно для вывода, поскольку вы платите только за фактическое время вычислений и запросы, что делает его очень эффективным для колеблющихся нагрузок и устраняет затраты на простой.
- Пример: Вывод Llama 2 70B на A100 80GB. Если RunPod взимает $1.80/час, а Vast.ai предлагает $0.90/час, Vast.ai кажется дешевле. Однако, если ваш экземпляр Vast.ai вытесняется каждые 6 часов, требуя 10-минутного перезапуска, совокупное время простоя и накладные расходы на управление могут быстро свести на нет эти сбережения, особенно для непрерывного сервиса.
- Модель ценообразования Serverless: Для прерывистого или всплескового вывода RunPod Serverless может быть значительно дешевле, чем поддержание работающего 24/7 экземпляра по требованию, поскольку вы платите только за активные периоды вывода. Это огромное преимущество для многих развертываний LLM API.
Преимущество ценообразования Vast.ai: Чистая экономия затрат
Для рабочих нагрузок, где абсолютная минимальная стоимость является основным фактором, и приемлем некоторый уровень риска и ручного управления, Vast.ai не имеет себе равных. Если вы выполняете экспериментальный вывод LLM, донастраиваете небольшие модели или просто хотите изучить различные конфигурации оборудования, не разоряясь, Vast.ai предлагает беспрецедентную доступность.
- Пример: Экспериментальный вывод Mixtral 8x7B на RTX 4090. Найти RTX 4090 за $0.15/час на Vast.ai по сравнению с $0.35/час на RunPod представляет собой существенную экономию для длительных экспериментов или некритических задач. Если вы можете терпеть случайные перезапуски, экономия быстро накапливается.
- Доступ к нишевому оборудованию: Рыночная природа Vast.ai означает, что вы часто можете найти специфические конфигурации GPU (например, несколько RTX 3090 для большого объема VRAM по низкой цене), которые могут быть не так легко доступны или конкурентоспособны по цене в других местах.
Сводка преимуществ и недостатков
RunPod
- Преимущества: Высокая надежность, отличное время безотказной работы, простота использования, сильная поддержка, надежный бессерверный вывод, стабильная производительность.
- Недостатки: В целом более высокие почасовые тарифы для выделенных экземпляров, менее разнообразный выбор оборудования, чем у Vast.ai.
Vast.ai
- Преимущества: Чрезвычайно низкие затраты (особенно на спотовом рынке), обширный выбор оборудования, система торгов, отлично подходит для пользователей с ограниченным бюджетом.
- Недостатки: Переменная надежность, высокий риск вытеснения, более сложная настройка, менее прямая поддержка, непостоянное качество хостов.
Рекомендации по выбору для различных сценариев использования
1. Для высоконадежного производственного вывода LLM (API, клиентские приложения):
Победитель: RunPod
Стабильность RunPod, управляемая инфраструктура и бессерверное предложение делают его превосходным выбором. Риск вытеснения минимизирован, производительность стабильна, а простота развертывания позволяет вашей команде сосредоточиться на разработке моделей, а не на управлении инфраструктурой. Хотя почасовая ставка может быть выше, общая стоимость владения (TCO) часто ниже благодаря снижению операционных накладных расходов и гарантированному времени безотказной работы.
2. Для экономически чувствительного, экспериментального вывода LLM и исследований:
Победитель: Vast.ai
Если ваш бюджет ограничен, и вы можете терпеть случайные перезапуски экземпляров или вам комфортно с более ручным управлением, Vast.ai не имеет себе равных. Он идеально подходит для прототипирования новых архитектур LLM, проведения крупномасштабных сравнительных экспериментов по выводу или просто для изучения LLM без значительных финансовых обязательств. Огромное разнообразие оборудования также позволяет проводить уникальные исследования.
3. Для всплесковых рабочих нагрузок или прерывистого вывода LLM:
Победитель: RunPod (Serverless)
RunPod Serverless специально разработан для этого. Вы платите только тогда, когда ваша модель активно обслуживает запросы, что делает его невероятно экономически эффективным для рабочих нагрузок, которые не работают 24/7. Эта модель естественным образом обрабатывает масштабирование вверх и вниз в зависимости от спроса, что идеально подходит для многих паттернов вывода LLM.
4. Для нишевых или специфических требований к оборудованию (например, потребительские установки с несколькими GPU):
Победитель: Vast.ai
Если вам нужна очень специфическая, возможно, необычная комбинация GPU или вы хотите максимизировать VRAM с помощью нескольких потребительских карт (например, 4x RTX 3090 для массивной локальной LLM), маркетплейс Vast.ai предложит больше вариантов благодаря своей децентрализованной природе.