Nota
El acceso a esta página requiere autorización. Puede intentar iniciar sesión o cambiar directorios.
El acceso a esta página requiere autorización. Puede intentar cambiar los directorios.
Azure Container Apps admite la aceleración de GPU sin servidor, lo que permite el aprendizaje automático intensivo de proceso y las cargas de trabajo de IA en entornos en contenedores. Esta funcionalidad le permite usar hardware de GPU sin administrar la infraestructura subyacente, siguiendo el modelo sin servidor que define Container Apps.
En este artículo se comparan las opciones de GPU nvidia T4 y A100 disponibles en Azure Container Apps. Comprender las diferencias técnicas entre estos tipos de GPU es importante a medida que optimiza las aplicaciones en contenedores para los requisitos de rendimiento, rentabilidad y carga de trabajo.
Principales diferencias
Las diferencias fundamentales entre los tipos de GPU T4 y A100 implican la cantidad de recursos de proceso disponibles para los tipos respectivos.
| Tipo de GPU | Descripción |
|---|---|
| T4 | Ofrece una aceleración rentable ideal para cargas de trabajo de inferencia y aplicaciones de inteligencia artificial estándar. |
| A100 | Ofrece ventajas de rendimiento para cargas de trabajo exigentes que requieren una potencia computacional máxima. La capacidad de memoria extendida le ayuda a trabajar con modelos de lenguaje grande, aplicaciones complejas de Computer Vision o simulaciones científicas que no caben en la memoria más limitada del T4. |
En la tabla siguiente se proporciona una comparación de las especificaciones técnicas entre las GPU NVIDIA T4 y NVIDIA A100 disponibles en Azure Container Apps. Estas especificaciones resaltan las principales diferencias de hardware, las funcionalidades de rendimiento y los casos de uso óptimos para cada tipo de GPU.
| Especificación | NVIDIA T4 | NVIDIA A100 |
|---|---|---|
| Memoria de GPU | VRAM de 16 GB | 80 GB HBM2/HBM2e |
| arquitectura | Turing | Amperio |
| Rendimiento de inferencia | Rentable para modelos más pequeños | Sustancialmente mayor, especialmente para modelos grandes |
| Tamaño óptimo del modelo | Modelos pequeños (<10 GB) | Modelos medianos a grandes (>10 GB) |
| Casos de uso recomendados | Inferencia rentable, aplicaciones de inteligencia artificial estándar | Cargas de trabajo de entrenamiento, modelos grandes, visión informática compleja, simulaciones científicas |
Selección de un tipo de GPU
Elegir entre las GPU T4 y A100 requiere una consideración cuidadosa de varios factores clave. El tipo de carga de trabajo principal debe guiar la decisión inicial: para cargas de trabajo centradas en la inferencia, especialmente con modelos más pequeños, el T4 suele proporcionar un rendimiento suficiente a un precio más atractivo. Para cargas de trabajo intensivas de entrenamiento o inferencia con modelos grandes, el rendimiento superior de A100 se vuelve más valioso y a menudo necesario.
El tamaño y la complejidad del modelo representan otro factor de decisión crítico. Para los modelos pequeños (menos de 5 GB), la memoria de 16 GB de T4 suele ser adecuada. En el caso de los modelos de tamaño mediano (5-15 GB) considere la posibilidad de realizar pruebas en ambos tipos de GPU para determinar el costo óptimo frente al rendimiento de su situación. Los modelos grandes (más de 15 GB) suelen requerir la capacidad y el ancho de banda expandidos de la memoria A100.
Evalúe cuidadosamente los requisitos de rendimiento. Para las necesidades de aceleración de línea base, el T4 proporciona un buen equilibrio de rendimiento y costo. Para obtener un rendimiento máximo en aplicaciones exigentes, el A100 ofrece resultados superiores especialmente para cargas de trabajo de informática de alto rendimiento y inteligencia artificial a gran escala. Las aplicaciones sensibles a la latencia se benefician de la mayor capacidad de proceso y ancho de banda de memoria de A100, lo que reduce el tiempo de procesamiento.
Si comienza a usar una GPU T4 y, después, decide pasar a A100, solicite un ajuste de capacidad de cuota.
Diferencias entre los tipos de GPU
El tipo de GPU que seleccione depende en gran medida del propósito de la aplicación. En la sección siguiente se exploran los puntos fuertes de cada tipo de GPU en contexto de inferencia, entrenamiento y cargas de trabajo mixtas.
Cargas de trabajo de inferencia
Para las cargas de trabajo de inferencia, elegir entre T4 y A100 depende de varios factores, como el tamaño del modelo, los requisitos de rendimiento y la escala de implementación.
El T4 proporciona la aceleración de inferencia más rentable, especialmente al implementar modelos más pequeños. Sin embargo, el A100 ofrece un rendimiento de inferencia considerablemente mayor, especialmente para modelos grandes, donde puede funcionar más rápido que la GPU T4.
Cuando se busca escalar, el T4 a menudo proporciona una mejor relación costo-rendimiento, mientras que el A100 destaca en escenarios que requieren un rendimiento máximo. El tipo A100 es especialmente adecuado para modelos grandes.
Cargas de trabajo de entrenamiento
En el caso de las cargas de trabajo de entrenamiento de IA, la diferencia entre estas GPU se vuelve aún más pronunciada. El T4, aunque es capaz de controlar el entrenamiento de modelos pequeños, se enfrenta a limitaciones significativas para el entrenamiento moderno de aprendizaje profundo.
El A100 es abrumadoramente superior para las cargas de trabajo de entrenamiento, ofreciendo hasta 20 veces mejor rendimiento para modelos grandes en comparación con el T4. La capacidad de memoria considerablemente mayor (40 GB o 80 GB) permite entrenar modelos más grandes sin necesidad de técnicas complejas de paralelismo de modelos en muchos casos. El ancho de banda de memoria más alto de A100 también acelera significativamente la carga de datos durante el entrenamiento, lo que reduce el tiempo de entrenamiento general.
Consideraciones especiales
Tenga en cuenta las siguientes excepciones al seleccionar un tipo de GPU:
Plan de crecimiento: incluso si planea comenzar con modelos pequeños, si espera crecer en la necesidad de más recursos, considere la posibilidad de comenzar con el A100 a pesar de su mayor costo inicial. La continuidad en su organización podría valer cualquier costo adicional en el que usted incurra a medida que crezca. La corrección futura como esta es importante para las organizaciones de investigación y las empresas centradas en la inteligencia artificial en las que la complejidad del modelo tiende a aumentar con el tiempo.
Implementaciones híbridas: el uso de perfiles de carga de trabajo T4 y A100 puede ayudarle a dividir el trabajo en los destinos más rentables. Es posible que decida usar GPU A100 para el entrenamiento y el desarrollo mientras implementa cargas de trabajo de inferencia en GPU T4.