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Os Aplicativos de Contêiner do Azure dão suporte à aceleração de GPU sem servidor, habilitando o aprendizado de máquina com uso intensivo de computação e cargas de trabalho de IA em ambientes em contêineres. Essa funcionalidade permite que você use hardware de GPU sem gerenciar a infraestrutura subjacente, seguindo o modelo sem servidor que define Aplicativos de Contêiner.
Este artigo compara as opções de GPU Nvidia T4 e A100 disponíveis nos Aplicativos de Contêiner do Azure. Entender as diferenças técnicas entre esses tipos de GPU é importante, pois você otimiza seus aplicativos em contêineres para requisitos de desempenho, eficiência de custo e carga de trabalho.
Principais diferenças
As diferenças fundamentais entre os tipos de GPU T4 e A100 envolvem a quantidade de recursos de computação disponíveis para os respectivos tipos.
| Tipo de GPU | Descrição |
|---|---|
| T4 | Oferece aceleração econômica ideal para cargas de trabalho de inferência e aplicativos de IA tradicionais. |
| A100 | Apresenta vantagens de desempenho para cargas de trabalho exigentes que exigem o máximo de poder computacional. A capacidade de memória estendida ajuda você a trabalhar com modelos de linguagem grandes, aplicativos complexos de pesquisa visual computacional ou simulações científicas que não se encaixariam na memória mais limitada do T4. |
A tabela a seguir fornece uma comparação das especificações técnicas entre as GPUs NVIDIA T4 e NVIDIA A100 disponíveis nos Aplicativos de Contêiner do Azure. Essas especificações destacam as principais diferenças de hardware, os recursos de desempenho e os casos de uso ideais para cada tipo de GPU.
| Especificação | NVIDIA T4 | NVIDIA A100 |
|---|---|---|
| Memória de GPU | VRAM de 16 GB | 80GB HBM2/HBM2e |
| Arquitetura | Turing | Ampere |
| Desempenho de inferência | Econômico para modelos menores | Substancialmente maior, especialmente para modelos grandes |
| Tamanho ideal do modelo | Modelos pequenos (<10 GB) | Modelos médios a grandes (>10 GB) |
| Melhores casos de uso | Inferência de baixo custo, aplicações de IA convencionais | Cargas de trabalho de treinamento, modelos grandes, visão computacional complexa, simulações científicas |
Selecionar um tipo de GPU
Escolher entre as GPUs T4 e A100 requer uma consideração cuidadosa de vários fatores-chave. O tipo de carga de trabalho principal deve orientar a decisão inicial: para cargas de trabalho focadas em inferência, especialmente com modelos menores, o T4 geralmente fornece desempenho suficiente em um ponto de preço mais atraente. Para cargas de trabalho com uso intensivo de treinamento ou inferência com modelos grandes, o desempenho superior do A100 torna-se mais valioso e muitas vezes necessário.
O tamanho e a complexidade do modelo representam outro fator de decisão crítico. Para modelos pequenos (com menos de 5 GB), a memória de 16 GB do T4 normalmente é adequada. Para modelos de médio porte (5 a 15 GB), considere testar em ambos os tipos de GPU para determinar o custo ideal versus o desempenho para sua situação. Modelos grandes (mais de 15 GB) geralmente exigem a capacidade de memória expandida e a largura de banda do A100.
Avalie cuidadosamente seus requisitos de desempenho. Para as necessidades de aceleração de linha de base, o T4 fornece um bom equilíbrio de desempenho e custo. Para obter o desempenho máximo em aplicativos exigentes, o A100 fornece resultados superiores, especialmente para cargas de trabalho de IA em larga escala e de computação de alto desempenho. Aplicativos sensíveis à latência se beneficiam da maior capacidade de computação do A100 e da largura de banda de memória, o que reduz o tempo de processamento.
Se você começar a usar uma GPU T4 e depois decidir mudar para um A100, solicite um ajuste de capacidade de cota.
Diferenças entre tipos de GPU
O tipo de GPU selecionado depende em grande parte da finalidade do aplicativo. A seção a seguir explora os pontos fortes de cada tipo de GPU no contexto de inferência, treinamento e cargas de trabalho mistas.
Cargas de trabalho de inferência
Para cargas de trabalho de inferência, escolher entre T4 e A100 depende de vários fatores, incluindo tamanho do modelo, requisitos de desempenho e escala de implantação.
O T4 fornece a aceleração de inferência mais econômica, especialmente ao implantar modelos menores. O A100, no entanto, oferece um desempenho de inferência substancialmente maior, especialmente para modelos grandes, em que pode ter um desempenho mais rápido do que a GPU T4.
Ao procurar escalonar, o T4 geralmente oferece uma melhor relação custo-desempenho, enquanto o A100 se destaca em cenários que exigem desempenho máximo. O tipo A100 é especialmente adequado para modelos grandes.
Cargas de trabalho de treinamento
Para cargas de trabalho de treinamento de IA, a diferença entre essas GPUs torna-se ainda mais pronunciada. O T4, embora capaz de lidar com o treinamento de modelos pequenos, enfrenta limitações significativas para o treinamento de aprendizado profundo moderno.
O A100 é extremamente superior para cargas de trabalho de treinamento, proporcionando um desempenho até 20 vezes melhor para modelos grandes em comparação com o T4. A capacidade de memória substancialmente maior (40 GB ou 80 GB) permite o treinamento de modelos maiores sem a necessidade de técnicas complexas de paralelismo de modelo em muitos casos. A largura de banda de memória mais alta do A100 também acelera significativamente o carregamento de dados durante o treinamento, reduzindo o tempo de treinamento geral.
Considerações especiais
Tenha em mente as seguintes exceções ao selecionar um tipo de GPU:
Planejar o crescimento: mesmo se você planeja começar com modelos pequenos, se você espera aumentar a necessidade de mais recursos, considere começar com o A100, apesar de seu custo inicial mais alto. Manter a continuidade da sua configuração pode valer os custos extras à medida que você cresce. A prova de futuro como essa é importante para organizações de pesquisa e empresas focadas em IA, em que a complexidade do modelo tende a aumentar ao longo do tempo.
Implantações híbridas: usar perfis de carga de trabalho T4 e A100 pode ajudá-lo a dividir o trabalho nos destinos mais econômicos. Você pode decidir usar GPUs A100 para treinamento e desenvolvimento enquanto implanta cargas de trabalho de inferência em GPUs T4.