Generative AI最近的激增吸引了技术界。现在，创建高现实的图像和类似人类的文本比以往任何时候都更容易，这在很大程度上要归功于经常被认为的图形处理单元（GPU）。尽管GPU对于AI加速至关重要，但许多误解围绕着他们的能力，需求和整体角色。本文揭穿了有关生成AI中GPU的前五名神话。
GPU通常被视为生成AI性能的最终解决方案，但几种误解却掩盖了它们的真正潜力。让我们检查五个常见的神话。
这是不准确的。不同的GPU具有不同的功能，就像专门的鞋类一样 - 跑步鞋不是远足的理想选择。建筑设计，内存和处理能力会显着影响性能。为游戏而设计的消费级NVIDIA GEFORCE RTX GPU与企业级GPU（如NVIDIA A100或H100）有很大差异，该GPU针对AI进行了优化。尽管游戏GPU可能足以进行小型实验，但它们对于GPT或稳定扩散等训练模型而言，它们需要高内存，张量核心和企业级硬件的多节点功能。
例如，NVIDIA A100 GPU被优化用于混合精液训练，提高效率而不会损害准确性 - 在处理数十亿个参数时至关重要。对于复杂的生成AI，从长远来看，投资高端GPU更具成本效益。
在多个GPU上分发数据会加速培训，但有一个限制。在不解决潜在的瓶颈（例如人满为患的餐厅中的员工不足）的情况下，增加了更多的GPU，这使系统不堪重负。效率取决于数据集大小，模型架构和通信开销。即使有更多的GPU，数据传输中的瓶颈（例如，使用以太网而不是NVLink或Infiniband）或书面代码不佳也可以否定速度的改进。
尽管CPU处理推断，但GPU在大规模部署中具有显着优势。推论（从训练有素的模型中产生输出）至关重要。对于较小的型号和数据集，CPU就足够了，但是诸如chatgpt或dall-e之类的大型模型需要GPU的并行处理能力来处理来自众多用户的实时请求，从而减少延迟和能耗。
尽管诸如GPT-4或稳定扩散之类的大型模型需要大量的内存，但模型碎片，混合精确训练和梯度检查点等技术可以优化内存使用。
例如，混合精液训练使用较低的精度进行某些计算，从而减少了内存需求。诸如拥抱Face的加速图书馆之类的工具进一步增强了低容量GPU的内存管理。
基于云的服务（AWS，Google Cloud，Azure，Runpod）提供按需GPU访问，提供灵活性和成本效益。 Google Colab和Kaggle等服务甚至提供免费的GPU访问（具有限制）。这使人们可以访问AI硬件。
GPU对生成AI的未来至关重要。理解这些误解者使他们的决策，平衡绩效，可扩展性和成本。保持最新进展将有助于您充分利用GPU的潜力。
Q1。我需要最新的GPU来生成AI吗？未必。优化技术和云服务提供替代方案。
Q2。 GPU仅用于培训吗？不，它们对于有效的推断至关重要。
Q3。组织什么时候应该在LLM上选择SLM？这个问题与GPU的话题无关。
Q4。 CPU可以代替生成AI的GPU吗？不，对于AI工作负载，GPU的表现明显优于CPU。
Q5。我需要为AI项目拥有GPU吗？不，基于云的服务提供按需访问。
以上是关于生成AI的GPU的前5个误解的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
