Generative AI最近的激增吸引了技術界。現在，創建高現實的圖像和類似人類的文本比以往任何時候都更容易，這在很大程度上要歸功於經常被認為的圖形處理單元（GPU）。儘管GPU對於AI加速至關重要，但許多誤解圍繞著他們的能力，需求和整體角色。本文揭穿了有關生成AI中GPU的前五名神話。
GPU通常被視為生成AI性能的最終解決方案，但幾種誤解卻掩蓋了它們的真正潛力。讓我們檢查五個常見的神話。
這是不准確的。不同的GPU具有不同的功能，就像專門的鞋類一樣 - 跑步鞋不是遠足的理想選擇。建築設計，內存和處理能力會顯著影響性能。為遊戲而設計的消費級NVIDIA GEFORCE RTX GPU與企業級GPU（如NVIDIA A100或H100）有很大差異，該GPU針對AI進行了優化。儘管遊戲GPU可能足以進行小型實驗，但它們對於GPT或穩定擴散等訓練模型而言，它們需要高內存，張量核心和企業級硬件的多節點功能。
例如，NVIDIA A100 GPU被優化用於混合精液訓練，提高效率而不會損害準確性 - 在處理數十億個參數時至關重要。對於復雜的生成AI，從長遠來看，投資高端GPU更具成本效益。
在多個GPU上分發數據會加速培訓，但有一個限制。在不解決潛在的瓶頸（例如人滿為患的餐廳中的員工不足）的情況下，增加了更多的GPU，這使系統不堪重負。效率取決於數據集大小，模型架構和通信開銷。即使有更多的GPU，數據傳輸中的瓶頸（例如，使用以太網而不是NVLink或Infiniband）或書面代碼不佳也可以否定速度的改進。
儘管CPU處理推斷，但GPU在大規模部署中具有顯著優勢。推論（從訓練有素的模型中產生輸出）至關重要。對於較小的型號和數據集，CPU就足夠了，但是諸如chatgpt或dall-e之類的大型模型需要GPU的並行處理能力來處理來自眾多用戶的實時請求，從而減少延遲和能耗。
儘管諸如GPT-4或穩定擴散之類的大型模型需要大量的內存，但模型碎片，混合精確訓練和梯度檢查點等技術可以優化內存使用。
例如，混合精液訓練使用較低的精度進行某些計算，從而減少了內存需求。諸如擁抱Face的加速圖書館之類的工具進一步增強了低容量GPU的內存管理。
基於雲的服務（AWS，Google Cloud，Azure，Runpod）提供按需GPU訪問，提供靈活性和成本效益。 Google Colab和Kaggle等服務甚至提供免費的GPU訪問（具有限制）。這使人們可以訪問AI硬件。
GPU對生成AI的未來至關重要。理解這些誤解者使他們的決策，平衡績效，可擴展性和成本。保持最新進展將有助於您充分利用GPU的潛力。
Q1。我需要最新的GPU來生成AI嗎？未必。優化技術和雲服務提供替代方案。
Q2。 GPU僅用於培訓嗎？不，它們對於有效的推斷至關重要。
Q3。組織什麼時候應該在LLM上選擇SLM？這個問題與GPU的話題無關。
Q4。 CPU可以代替生成AI的GPU嗎？不，對於AI工作負載，GPU的表現明顯優於CPU。
Q5。我需要為AI項目擁有GPU嗎？不，基於雲的服務提供按需訪問。
以上是關於生成AI的GPU的前5個誤解的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
