赞
踩
近年来,OpenAI带火了大模型,人工智能应用进入了黄金时代,几乎各行各业都在努力进行人工智能落地应用探索。
客观上说,大模型效果的确好,对算力资源的消耗却非常高。其中训练时间长不说,显存的硬性需求更是直接决定了能否完成训练。虽然通过程序优化能够降低一些显存使用,但又可能面临着精度损失,对于精益求精的科研工作者而言,的确是让人纠结。
我们DeepLn算力云以常见的开源模型LLaMA为例,不同参数量下的微调,无论是LoRA微调还是全量微调,所需相关显存和算力都不小。
模型 | LoRa (4Bit量化)最低显存 | 全参微调(FP16)最低显存 | LoRA微调建议GPU | 全参微调建议GPU |
LLaMA-7B | 6GB | 84GB | RTX 3060, GTX 1660, 2060 AMD 5700 XT RTX 3050 | RTX4090 * 4, Tesla V100 32G * 4 Tesla V100 16G * 6 Tesla A100 40G * 2 Tesla A100 80G * 2 |
LLaMA-13B | 10GB | 156GB | AMD 6900 XT RTX 2060 12GB RTX3060,3080 A2000 | RTX 4090 * 8 Tesla V100 32G * 6 Tesla A100 40G * 4 Tesla A100 80G *2 |
LLaMA-30B | 20GB | 360GB | A5000, RTX 6000 RTX3090, 4090 Tesla V100 Tesla P40 | Tesla V100 32G * 12 Tesla A100 40G * 10 Tesla A100 80G * 6 |
LLaMA-65B | 40GB | 780GB | A100 40GB, A40 2×3090, 2×4090 RTX A6000 RTX 8000 | Tesla V100 32G * 26 Tesla A100 40G * 20 Tesla A100 80G * 10 |
ChatGLM2-6B | 6GB | 84GB | RTX 3060 GTX 1660, 2060 AMD 5700 XT RTX 3050 | RTX4090 * 4 Tesla V100 32G * 4 Tesla V100 16G * 6 Tesla A100 40G * 2 Tesla A100 80G * 2 |
从上面的例子来看,一般的高校实验室,的确是可能存在显存不足的情况,特别是全量训练或者微调时问题尤为突出。此时想让实验室新购置设备更是遥遥无期,估计开会还没讨论出结果,好多炼丹侠的deadline就到了。
更何况一套算力服务器动辄几十上百万,还要有配套的无尘机房和运维人员,这简直是三杀。
算力不够,租用云端GPU算力就成为不少科研用户的首选,然而打开某里云、某为云、某讯云一看,心里瞬间凉了半截儿,30GB以上显存的显卡,动不动就要几十元一小时,跑个程序下来,上千块就没了,这经费燃烧的速度一般人扛不住,真要是硬着头皮用下来,怕是一些实验室老大会扒了炼丹侠们的皮(手动狗头)。
更何况现在大显存算力供不应求,像A100之类的甚至被好多云计算平台下架自用了,根本轮不到外面用户去租。
这个时候,就要推荐我们的DeepLn算力云了,A100、RTX8000、V100这些大显存GPU管饱管够,关键是价格低到令人心动,低到只有你想不到,没有我们做不到。大显存算力真的被做到了白菜价。
图中40G显存的A100、48G的RTX8000都做到了2元档,32GB显存的V100更是做到了不到2元,真心说,这价格简直杀嘎嘎乱杀。
那么有较真的童鞋就要问了,DeepLn算力云凭啥能这么便宜,我只能说其中也有小编的功劳了,大概是小编负责嘎嘎,老板和技术负责剩下的乱杀吧,更何况现在微信绑定还送30元算力券,大家快来试试吧。
Copyright © 2003-2013 www.wpsshop.cn 版权所有,并保留所有权利。