Примечание
Для доступа к этой странице требуется авторизация. Вы можете попробовать войти или изменить каталоги.
Для доступа к этой странице требуется авторизация. Вы можете попробовать изменить каталоги.
Приложения контейнеров Azure поддерживают бессерверное ускорение GPU, что позволяет выполнять машинное обучение с интенсивным вычислением и рабочие нагрузки ИИ в контейнерных средах. Эта возможность позволяет использовать оборудование GPU без управления базовой инфраструктурой, следуя бессерверной модели, определяющей приложения контейнеров.
В этой статье сравниваются параметры GPU Nvidia T4 и A100, доступные в приложениях контейнеров Azure. Понимание технических различий между этими типами GPU важно, так как вы оптимизируете контейнерные приложения для обеспечения производительности, экономичности и требований к рабочей нагрузке.
Основные отличия
Основные различия между типами GPU T4 и A100 включают объем вычислительных ресурсов, доступных для соответствующих типов.
| Тип GPU | Описание |
|---|---|
| T4 | Обеспечивает экономичное ускорение, идеально подходит для рабочих нагрузок вывода и основных приложений искусственного интеллекта. |
| A100 | Преимущества производительности для требовательных рабочих нагрузок, требующих максимальной вычислительной мощности. Расширенная емкость памяти помогает работать с большими языковыми моделями, сложными приложениями компьютерного зрения или научными имитациями, которые не будут соответствовать более ограниченной памяти T4. |
В следующей таблице приведено сравнение технических спецификаций между графическими процессорами NVIDIA T4 и NVIDIA A100, доступными в приложениях контейнеров Azure. Эти спецификации выделяют основные аппаратные различия, возможности производительности и оптимальные варианты использования для каждого типа GPU.
| Спецификация | NVIDIA T4 | NVIDIA A100 |
|---|---|---|
| Память GPU | 16 ГБ VRAM | 80 ГБ HBM2/HBM2e |
| архитектура | Турин | Ампер |
| Производительность вывода | Экономически выгодно для небольших моделей | Значительно выше, особенно для больших моделей |
| Оптимальный размер модели | Небольшие модели (<10 ГБ) | Средние и большие модели (>10 ГБ) |
| Лучшие варианты использования | Экономичная инференция, основные применения искусственного интеллекта | Учебные рабочие нагрузки, большие модели, сложное компьютерное зрение, научное моделирование |
Выбор типа GPU
Выбор между GPU T4 и A100 требует тщательного рассмотрения нескольких ключевых факторов. Основной тип рабочей нагрузки должен определять первоначальное решение: для нагрузок, ориентированных на выводы, особенно с меньшими моделями, T4 часто обеспечивает достаточную производительность по более привлекательной цене. Для рабочих нагрузок с интенсивным обучением или вывода с большими моделями производительность A100 становится более ценной и часто необходимой.
Размер модели и сложность представляют еще один важный фактор принятия решений. Для небольших моделей (менее 5 ГБ) память T4 в 16 ГБ обычно достаточно. Для моделей среднего размера (5–15 ГБ) рассмотрите возможность тестирования на обоих типах GPU, чтобы определить оптимальную стоимость и производительность для вашей ситуации. Для больших моделей (более 15 ГБ) часто требуется расширенная емкость памяти и пропускная способность A100.
Тщательно оцените требования к производительности. Для базовых потребностей ускорения T4 обеспечивает хороший баланс производительности и затрат. Для обеспечения максимальной производительности в требовательных приложениях A100 обеспечивает превосходные результаты, особенно для крупномасштабных рабочих нагрузок ИИ и высокопроизводительных вычислений. Приложения с учетом задержки получают преимущества от более высокой вычислительной способности A100 и пропускной способности памяти, что сокращает время обработки.
Если вы начинаете использовать GPU T4, а затем решите перейти на A100, попросите корректировку емкости квоты.
Различия между типами GPU
Выбранный тип GPU в значительной степени зависит от назначения приложения. В следующем разделе рассматриваются сильные стороны каждого типа GPU в контексте вывода, обучения и смешанных рабочих нагрузок.
Рабочие нагрузки вывода
Для рабочих нагрузок вывода выбор между T4 и A100 зависит от нескольких факторов, включая размер модели, требования к производительности и масштабирование развертывания.
T4 обеспечивает наиболее экономичное ускорение вывода, особенно при развертывании небольших моделей. Однако A100 обеспечивает значительно более высокую производительность вывода, особенно для больших моделей, где она может выполняться быстрее, чем GPU T4.
При необходимости масштабирования T4 часто обеспечивает более выгодное соотношение цены и производительности, в то время как A100 превосходит в сценариях, требующих максимальной производительности. Тип A100 специально подходит для больших моделей.
Учебные рабочие нагрузки
Для рабочих нагрузок обучения ИИ разница между этими GPU становится еще более заметной. T4, хотя и способен обрабатывать обучение небольших моделей, сталкивается со значительными ограничениями для современных методов глубокого обучения.
A100 значительно превосходит в учебных нагрузках, обеспечивая до 20 раз более высокую производительность для больших моделей по сравнению с T4. Значительно больший объем памяти (40 ГБ или 80 ГБ) позволяет обучать более крупные модели без необходимости в сложных методах параллелизма моделей во многих случаях. Более высокая пропускная способность памяти A100 также значительно ускоряет загрузку данных во время обучения, уменьшая общее время обучения.
Особые соображения
Помните, что при выборе типа GPU следует учитывать следующие исключения:
План роста: даже если вы планируете начать с небольших моделей, если вы планируете увеличить объем ресурсов, рассмотрите возможность начать с A100, несмотря на ее более высокие первоначальные затраты. Непрерывность в вашей настройке может оправдать любые дополнительные расходы, которые вы понесете по мере развития. Обеспечение будущей устойчивости это важно для исследовательских организаций и компаний, ориентированных на искусственный интеллект, в которых сложность моделей обычно увеличивается со временем.
Гибридные развертывания. Использование профилей рабочих нагрузок T4 и A100 позволяет разделить работу на наиболее экономичные назначения. Вы можете решить использовать графические процессоры A100 для обучения и разработки, в то время как рабочие нагрузки по выводу развертываются на графических процессорах T4.