No universo do deep learning, a construção de um sistema multi-GPU é essencial para acelerar o treinamento de modelos de visão computacional e LLMs sem comprometer o orçamento. Vamos abordar cuidadosamente os principais aspectos a serem considerados ao montar um sistema eficiente e potente.
Escolhendo a GPU Certa
Memória (VRAM)
Para tarefas de deep learning, como treinamento de LLMs, é crucial ter uma quantidade generosa de memória VRAM. Recomendamos no mínimo 24 GB para LLMs e não menos que 12 GB para tarefas de visão computacional.
Performance
A performance, medida em FLOPS, torna-se fundamental. Além dos tradicionais CUDA cores, as novas arquiteturas contam com tensor cores especializados, realizando mais operações FMA por clock. Em 2023, priorize GPUs que suportam esses tensor cores.
Slot Width
Ao construir um sistema multi-GPU, a largura do slot PCIe deve ser cuidadosamente planejada para acomodar as GPUs. Considere opções como refrigeração a água ou cartões de 2–3 slots com risers PCIe para otimizar o espaço físico no gabinete.
Consumo de Energia (TDP)
As GPUs modernas consomem mais energia, exigindo atenção à capacidade da fonte de alimentação. Recomenda-se limitar o consumo de energia para evitar problemas. A eficiência da fonte de alimentação, indicada pela classificação 80 PLUS, também é um fator importante.
Escolhendo a Placa-mãe e CPU Adequadas
PCIe Lanes
A seleção da placa-mãe deve levar em consideração a quantidade de lanes PCIe necessárias. Certifique-se de ter slots PCIe 3.0 com pelo menos x8 lanes para cada GPU.
CPU
Escolha uma CPU com pelo menos 2 cores / 4 threads por GPU, verificando a compatibilidade com o número de lanes PCIe. As opções Intel Xeon E5 (LGA2011–3) e Core i9 (LGA2066) oferecem bom desempenho a preços acessíveis.
Memória RAM e Armazenamento
Quando se trata de RAM, visamos 1x–2x a quantidade total de VRAM das GPUs. Quanto ao armazenamento, não é necessário investir em unidades ultrarrápidas; mais espaço de armazenamento paralelo aos núcleos de CPU é suficiente.
Fonte de Alimentação e Gabinete
Fonte de Alimentação
Determine a potência necessária usando ferramentas como o PCPartPicker, adicionando 10% extra para picos de consumo. Considere a eficiência da fonte, priorizando classificações 80 PLUS superiores.
Gabinete
Escolher um gabinete adequado é crucial, especialmente considerando o tamanho crescente das GPUs. Certifique-se de que o gabinete suporte as dimensões das GPUs escolhidas, explorando opções com PCIe risers para uma montagem flexível.
Montando o Sistema e Considerações Finais
Ao montar o sistema, consulte o PCPartPicker para garantir compatibilidade entre componentes. Certifique-se de que todos os cabos de alimentação para as GPUs sejam individuais, evitando o encadeamento que pode afetar o desempenho.
Em resumo, a construção de um sistema multi-GPU para deep learning em 2023 requer cuidados específicos na escolha de hardware. Ao seguir estas orientações, você estará bem equipado para otimizar o desempenho do seu sistema sem comprometer a eficiência energética. Lembre-se, a qualidade do hardware é fundamental para o sucesso no treinamento de modelos complexos de deep learning.