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App Contenitore di Azure supporta l'accelerazione GPU serverless, abilitando carichi di lavoro di Machine Learning e intelligenza artificiale ad alto utilizzo di calcolo in ambienti containerizzati. Questa funzionalità consente di usare l'hardware GPU senza gestire l'infrastruttura sottostante, seguendo il modello serverless che definisce App contenitore.
Questo articolo confronta le opzioni GPU Nvidia T4 e A100 disponibili in App Azure Container. Comprendere le differenze tecniche tra questi tipi di GPU è importante perché si ottimizzano le applicazioni in contenitori per i requisiti di prestazioni, efficienza dei costi e carico di lavoro.
Differenze principali
Le differenze fondamentali tra i tipi di GPU T4 e A100 comportano la quantità di risorse di calcolo disponibili per i rispettivi tipi.
| Tipo di GPU | Descrizione |
|---|---|
| T4 | Offre un'accelerazione conveniente ideale per carichi di lavoro di inferenza e applicazioni di intelligenza artificiale mainstream. |
| A100 | Offre vantaggi in termini di prestazioni per carichi di lavoro impegnativi che richiedono potenza di calcolo massima. La capacità di memoria estesa consente di lavorare con modelli linguistici di grandi dimensioni, applicazioni di visione artificiale complesse o simulazioni scientifiche che non rientrano nella memoria T4 più limitata. |
La tabella seguente fornisce un confronto tra le specifiche tecniche tra le GPU NVIDIA T4 e NVIDIA A100 disponibili in App Contenitore di Azure. Queste specifiche evidenziano le principali differenze hardware, le funzionalità di prestazioni e i casi d'uso ottimali per ogni tipo di GPU.
| Specificazione | NVIDIA T4 | NVIDIA A100 |
|---|---|---|
| Memoria GPU | VRAM da 16 GB | 80 GB HBM2/HBM2e |
| Architettura | Turing | Ampere |
| Prestazioni di inferenza | Conveniente per i modelli più piccoli | Sostanzialmente superiore, soprattutto per i modelli di grandi dimensioni |
| Dimensioni ottimali del modello | Modelli di piccole dimensioni (<10 GB) | Modelli da medio a grandi (>10 GB) |
| Casi d'uso migliori | Inferenza conveniente, applicazioni di intelligenza artificiale mainstream | Carichi di lavoro di training, modelli di grandi dimensioni, visione artificiale complessa, simulazioni scientifiche |
Selezionare un tipo di GPU
La scelta tra le GPU T4 e A100 richiede un'attenta considerazione di diversi fattori chiave. Il tipo di carico di lavoro primario deve guidare la decisione iniziale: per i carichi di lavoro incentrati sull'inferenza, in particolare con modelli più piccoli, il T4 offre spesso prestazioni sufficienti a un prezzo più interessante. Per carichi di lavoro a elevato utilizzo di addestramento o inferenza con modelli di grandi dimensioni, le prestazioni superiori dell’A100 diventano più preziose e spesso necessarie.
Le dimensioni e la complessità del modello rappresentano un altro fattore decisionale critico. Per i modelli di piccole dimensioni (inferiore a 5 GB), la memoria T4 da 16 GB è in genere adeguata. Per i modelli di medie dimensioni (da 5 a 15 GB) prendere in considerazione il test su entrambi i tipi di GPU per determinare il costo ottimale rispetto alle prestazioni per la situazione. I modelli di grandi dimensioni (oltre 15 GB) spesso richiedono capacità di memoria e larghezza di banda espanse di A100.
Valutare attentamente i requisiti di prestazioni. Per le esigenze di accelerazione di base, il T4 offre un buon equilibrio tra prestazioni e costi. Per prestazioni massime nelle applicazioni impegnative, A100 offre risultati superiori, soprattutto per carichi di lavoro di intelligenza artificiale su larga scala e di calcolo ad alte prestazioni. Le applicazioni sensibili alla latenza traggono vantaggio dalle funzionalità di calcolo più elevate di A100 e dalla larghezza di banda della memoria, riducendo il tempo di elaborazione.
Se si inizia a usare una GPU T4 e successivamente si decide di passare a A100, richiedere una regolazione della capacità di quota.
Differenze tra i tipi di GPU
Il tipo di GPU selezionato dipende in gran parte dallo scopo dell'applicazione. La sezione seguente illustra i punti di forza di ogni tipo di GPU nel contesto dell'inferenza, del training e dei carichi di lavoro misti.
Carichi di lavoro di inferenza
Per i carichi di lavoro di inferenza, la scelta tra T4 e A100 dipende da diversi fattori, tra cui dimensioni del modello, requisiti di prestazioni e scalabilità della distribuzione.
Il T4 offre l'accelerazione dell'inferenza più conveniente in termini di costi, in particolare quando si implementano modelli più piccoli. A100, tuttavia, offre prestazioni di inferenza notevolmente superiori, soprattutto per i modelli di grandi dimensioni, in cui può eseguire prestazioni più veloci rispetto alla GPU T4.
Quando si vuole ridimensionare, il T4 offre spesso un rapporto di prestazioni migliore, mentre A100 eccelle in scenari che richiedono prestazioni massime. Il tipo A100 è particolarmente adatto per i modelli di grandi dimensioni.
Carichi di lavoro di addestramento
Per i carichi di lavoro di training di intelligenza artificiale, la differenza tra queste GPU diventa ancora più pronunciata. T4, in grado di gestire il training di modelli di piccole dimensioni, presenta limitazioni significative per il training di Deep Learning moderno.
L’A100 è estremamente superiore per i carichi di lavoro di training, offrendo prestazioni fino a 20 volte migliori per i modelli di grandi dimensioni rispetto al T4. La capacità di memoria notevolmente maggiore (40 GB o 80 GB) consente il training di modelli più grandi senza la necessità di tecniche di parallelismo del modello complesse in molti casi. La larghezza di banda di memoria superiore di A100 accelera notevolmente anche il caricamento dei dati durante il training, riducendo il tempo di training complessivo.
Considerazioni speciali
Tenere presenti le eccezioni seguenti quando si seleziona un tipo di GPU:
Pianificare la crescita: anche se si prevede di iniziare con modelli di piccole dimensioni, se si prevede di aumentare la necessità di più risorse, prendere in considerazione l'avvio con L'A100 nonostante il costo iniziale più elevato. La continuità nella configurazione potrebbe dimostrarsi giustificata dai costi extra sostenuti con la crescita. Prepararsi per il futuro è importante per le organizzazioni di ricerca e le aziende focalizzate sull'IA, dove la complessità del modello tende ad aumentare nel tempo.
Distribuzioni ibride: l'uso di profili di carico di lavoro T4 e A100 consente di suddividere il lavoro nelle destinazioni più convenienti. Potresti decidere di usare le GPU A100 per l'addestramento e lo sviluppo mentre implementi carichi di lavoro di inferenza sulle GPU T4.