Przewodnik do rozmiarów sprzętu i infrastruktury AI
Planowanie i wyznaczanie rozmiaru infrastruktury AI dla treningu i wnioskowania wymaga odpowiednich kart graficznych/kontrolerów procesora, celów przepustowości/dostępności, skalowania automatycznego oraz kontroli kosztów.
Poprawne wyznaczanie rozmiaru równoważnie zagadnieniom dotyczącego wydajności, dostępności i kosztów. Użyj charakterystyki obciążenia, pomiarów referencyjnych i zasad skalowania do wyboru sprzętu i architektur.
GPUs w zależności od pamięci i przepustowości; porównanie NVLink i PCIe; rozważania dotyczące HBM
Procesory CPU dla modeli lekkościowych lub z brzegu; akceleratorzy/NPUs, gdzie są dostępne.
Przechowywanie: SSD w porównaniu z obiektem; hierarchia buforów pamięci; przepustowość sieci.
Skalowanie automatyczne w odniesieniu do tokenów/QPS; grupowanie; dinamiczne grupowanie.
Buforowanie (wstawek/wyników); ponowne wykorzystywanie pamięci klucz-wartość.
Podział modeli: małe/midziane/duże w zależności od przypadku użycia.
Często zadawane pytania
Czym jest obserwacja i jakie metryki powinienem monitorować?
Zainstaluj obserwację: wykorzystanie, opóźnienie, koszty na żądanie.
Jak często powinienem przeprowadzać testy obciążenia i planowanie mocy?
Przeprowadzaj testy obciążenia; planuj mowę co kwartał; odwiedź z modelami zmian.
Jakie strategie mogę wykorzystać, aby uniknąć nadprovisioningu zasobów?
Nadprovisioning: wprowadź budżety; dostosuj wielkość; wyłącz puste.
Jak mogę zarządzać problemami niedaprovisioningu, takimi jak nagle wzrośnięte obciążenie?
Niedaprovisioning: przeprowadzaj testy obciążenia; buforuj nadmiarowe obciążenie; degradację łagodną.
▶ Wypróbuj na żywo
Wszystko powyżej działa bezpośrednio w Twojej przeglądarce — otwórz Hash Function Avalanche Visualizer i zmieniaj parametry podczas działania. Nic nie jest instalowane ani przesyłane na serwer, cały model działa w jednej karcie.