Megjegyzés
Az oldalhoz való hozzáféréshez engedély szükséges. Megpróbálhat bejelentkezni vagy módosítani a címtárat.
Az oldalhoz való hozzáféréshez engedély szükséges. Megpróbálhatja módosítani a címtárat.
Az Azure Container Apps támogatja a kiszolgáló nélküli GPU-gyorsítást, lehetővé téve a nagy számítási igényű gépi tanulást és az AI-számítási feladatokat tárolóalapú környezetekben. Ez a funkció lehetővé teszi GPU-hardverek használatát a mögöttes infrastruktúra kezelése nélkül, a Container Appst meghatározó kiszolgáló nélküli modell követésével.
Ez a cikk az Azure Container Appsben elérhető Nvidia T4 és A100 GPU-lehetőségeket hasonlítja össze. Az ilyen GPU-típusok közötti technikai különbségek megértése azért fontos, mert a tárolóalapú alkalmazásokat a teljesítmény, a költséghatékonyság és a számítási feladatok követelményeinek megfelelően optimalizálja.
Főbb különbségek
A T4 és az A100 GPU-típusok közötti alapvető különbségek magukban foglalják az adott típusok számára elérhető számítási erőforrások mennyiségét.
| GPU-típus | Leírás |
|---|---|
| T4 | Költséghatékony gyorsítást biztosít, amely ideális a számítási feladatok és a mainstream AI-alkalmazások számára. |
| A100 | Teljesítménybeli előnyöket kínál az olyan igényes számítási feladatokhoz, amelyek maximális számítási teljesítményt igényelnek. A kiterjesztett memóriakapacitás nagy nyelvi modellek, összetett számítógépes látási alkalmazások vagy tudományos szimulációk használatát segíti, amelyek nem férnek el a T4 korlátozottabb memóriájában. |
Az alábbi táblázat az Azure Container Appsben elérhető NVIDIA T4 és NVIDIA A100 GPU-k műszaki specifikációinak összehasonlítását tartalmazza. Ezek a specifikációk kiemelik az egyes GPU-típusokhoz tartozó főbb hardverbeli különbségeket, teljesítménybeli képességeket és optimális használati eseteket.
| Specifikáció | NVIDIA T4 | NVIDIA A100 |
|---|---|---|
| GPU-memória | 16 GB VRAM | 80 GB HBM2/HBM2e |
| Architektúra | Turing | Amper |
| Következtetési teljesítmény | Költséghatékony kisebb modellek esetén | Lényegesen magasabb, különösen nagy modellek esetén |
| Optimális modellméret | Kis modellek (<10 GB) | Közepes és nagy modellek (>10 GB) |
| Legjobb használati esetek | Költséghatékony következtetés, általános AI-alkalmazások | Betanítási feladatok, nagy modellek, összetett számítógépes látás, tudományos szimulációk |
GPU-típus kiválasztása
A T4 és az A100 GPU-k közötti választáshoz több kulcsfontosságú tényező gondos mérlegelése szükséges. Az elsődleges számítási feladattípusnak kell irányítania a kezdeti döntést: a következtetésközpontú számítási feladatok esetében, különösen a kisebb modellek esetében, a T4 gyakran elegendő teljesítményt nyújt vonzóbb árponton. A betanítási igényű számítási feladatokhoz vagy a nagy modellekkel való következtetéshez az A100 kiváló teljesítménye értékesebbé és gyakran szükségesebbé válik.
A modell mérete és összetettsége egy másik kritikus döntési tényező. Kis modellek esetén (5 GB alatt) a T4 16 GB-os memóriája általában megfelelő. A közepes méretű modellek (5-15 GB) esetében fontolja meg mindkét GPU-típus tesztelését, hogy meghatározza a helyzet optimális költségét és teljesítményét. A nagyméretű modellek (több mint 15 GB) gyakran igénylik az A100 kibővített memóriakapacitását és sávszélességét.
Gondosan értékelje ki a teljesítménykövetelményeket. Az alapkonfigurációs gyorsítási igényekhez a T4 a teljesítmény és a költség megfelelő egyensúlyát biztosítja. Az igényes alkalmazások maximális teljesítménye érdekében az A100 kiváló eredményeket biztosít, különösen a nagy méretű AI és a nagy teljesítményű számítási feladatok esetében. A késésre érzékeny alkalmazások kihasználják az A100 nagyobb számítási kapacitását és memória-sávszélességét, ami csökkenti a feldolgozási időt.
Ha T4 GPU-t kezd használni, majd később úgy dönt, hogy áttér egy A100-ra, kérje a kvótakapacitás módosítását.
Gpu-típusok közötti különbségek
A választott GPU típusa nagyban függ az alkalmazás céljától. Az alábbi szakasz az egyes GPU-típusok erősségeit ismerteti a következtetés, a betanítás és a vegyes számítási feladatok kontextusában.
Következtetési számítási feladatok
A számítási feladatok következtetése esetén a T4 és az A100 közötti választás számos tényezőtől függ, például a modell méretétől, a teljesítménykövetelményektől és az üzembe helyezési skálától.
A T4 biztosítja a legköltség-takarékosabb következtetési gyorsulást, különösen kisebb modellek üzembe helyezésekor. Az A100 azonban lényegesen nagyobb következtetési teljesítményt nyújt, különösen a nagy modellek esetében, ahol gyorsabban teljesít, mint a T4 GPU.
Skálázás esetén a T4 gyakran jobb költség-teljesítmény arányt biztosít, míg az A100 a maximális teljesítményt igénylő forgatókönyvekben kiváló. Az A100 típus kifejezetten nagy modellekhez alkalmas.
Képzési terhelések
Az AI-betanítási számítási feladatok esetében a GPU-k közötti különbség még hangsúlyosabb lesz. A T4, bár képes kezelni a kis modell betanítását, jelentős korlátozásokkal szembesül a modern mélytanulási képzésben.
Az A100 a betanítási számítási feladatoknál rendkívül kiváló, és a T4-hez képest akár 20-szor jobb teljesítményt nyújt a nagy modellek számára. A lényegesen nagyobb memóriakapacitás (40 GB vagy 80 GB) lehetővé teszi a nagyobb modellek betanítását anélkül, hogy sok esetben összetett modell-párhuzamossági technikákra van szükség. Az A100 nagyobb memória-sávszélessége szintén jelentősen felgyorsítja az adatbetöltést a betanítás során, csökkentve az általános betanítási időt.
Különleges szempontok
A GPU-típus kiválasztásakor vegye figyelembe az alábbi kivételeket:
Tervezze meg a növekedést: Még akkor is, ha kis modelleket tervez, ha várhatóan több erőforrásra lesz szüksége, fontolja meg az A100-zal való kezdést a magasabb kezdeti költségek ellenére. A beállítás folytonossága a növekedés során felmerülő többletköltségeket is megérheti. Az ilyen jövőbiztosítás fontos a kutatási szervezetek és az AI-központú vállalatok számára, ahol a modell összetettsége idővel növekszik.
Hibrid üzembe helyezések: A T4 és az A100 feladatprofilok használatával a munka a legköltséghatékonyabb módon osztható el. Dönthet úgy, hogy A100 GPU-kat használ betanításhoz és fejlesztéshez, miközben következtetési számítási feladatokat helyez üzembe a T4 GPU-kon.