GPU do treningu dużych modeli językowych

Trening modelu od zera lub pełny fine-tuning wszystkich wag wymaga znacznie więcej pamięci niż jego uruchomienie: wagi, gradienty i stany optymalizatora znajdują się na GPU. Praktycznym wyborem są GPU do centrów danych z pamięcią HBM, szybkimi rdzeniami tensorowymi i połączeniem między GPU.

Uzyskaj dostęp priorytetowy Zobacz pasujące GPU

GPU pasujące do zastosowania: trening LLM

Przesuń w bok, aby zobaczyć wszystkie kolumny.

GPU odpowiednie do zastosowania „trening LLM”: specyfikacje producenta na GPU, ostrożne szacunki i najlepsza cena na żywo za GPU-godzinę bez podatku
GPU	Pamięć	Typ pamięci	Przepustowość	Tensor BF16	Pełny trening, 1 GPU	Pełny trening, 8 GPU	Cena/h
B300Blackwell Ultra	288 GB	HBM3e	Nie opublikowano	Nie opublikowano	≈ 10B	≈ 110B	od 8,99 USD
B200Blackwell	180 GB	HBM3e	Nie opublikowano	Nie opublikowano	≈ 9B	≈ 70B	od 7,99 USD
MI325XCDNA 3	256 GB	HBM3e	6000 GB/s	1307 TFLOPS	≈ 10B	≈ 100B	od 4,82 USD
MI300XCDNA 3	192 GB	HBM3	5300 GB/s	1307 TFLOPS	≈ 9B	≈ 75B	od 4,16 USD
H200Hopper	141 GB	HBM3e	4800 GB/s	989 TFLOPS	≈ 7B	≈ 55B	od 4,19 USD
H100 NVLHopper	94 GB	HBM3	3900 GB/s	835 TFLOPS	≈ 4B	≈ 35B	od 3,19 USD
H100 SXMHopper	80 GB	HBM3	3350 GB/s	989 TFLOPS	≈ 4B	≈ 30B	od 2,88 USD
A100 SXMAmpere	80 GB	HBM2e	2039 GB/s	312 TFLOPS	≈ 4B	≈ 30B	od 1,79 USD
A100 PCIeAmpere	80 GB	HBM2e	1935 GB/s	312 TFLOPS	≈ 4B	≈ 30B	od 1,79 USD

Specyfikacje producenta, na jedno GPU; wydajność tensorowa bez rzadkości. Rozmiary modeli to ostrożne szacunki w miliardach parametrów, przy założeniu 80% pamięci; długość kontekstu, rozmiar partii i framework zmieniają rzeczywisty limit. Ceny to najlepsza oferta na żywo za jedno GPU na godzinę, bez podatku.

Wszystkie modele GPU

Co się liczy w zastosowaniu: trening LLM

Pamięć wyznacza rozmiar modelu
Trening w mieszanej precyzji z optymalizatorem Adam wymaga około 16 bajtów na parametr, nie licząc aktywacji. Jedno GPU 80 GB trenuje więc modele rzędu kilku miliardów parametrów; większe modele dzieli się na 8 lub więcej GPU za pomocą równoległości danych z shardingiem (FSDP, ZeRO) lub równoległości tensorowej.
Wydajność tensorowa i precyzja
Trening odbywa się głównie w BF16, a nowsze GPU dodają FP8. Na tokeny na sekundę przekłada się gęsta wydajność tensorowa: porównuj kolumnę BF16 i pamiętaj, że wartości publikowane z rzadkością są dwukrotnie wyższe od gęstych.
Połączenie dla zadań wielo-GPU
Gdy model jest podzielony między GPU, wymieniają one gradienty na każdym kroku. Płyty SXM z NVLink lub AMD Infinity Fabric utrzymują tę wymianę szybką; karty PCIe pasują do mniejszych zadań i równoległości danych, w której każde GPU ma pełną kopię modelu.

Porównaj GPU do zastosowania: trening LLM

GPU do treningu dużych modeli językowych: najczęstsze pytania

Ile pamięci GPU potrzeba do treningu LLM?

Według ostrożnej reguły około 16 bajtów na parametr na wagi, gradienty i stany Adama w mieszanej precyzji, plus aktywacje. Model o 7 mld parametrów potrzebuje łącznie ponad 100 GB, więc trenuje się go na kilku GPU 80 GB albo na mniejszej liczbie GPU z shardingiem i checkpointingiem aktywacji.

H100 czy A100 do treningu?

Oba mają 80 GB pamięci. H100 SXM deklaruje około trzykrotnie wyższą gęstą wydajność tensorową BF16 niż A100 SXM, dodaje FP8 i ma większą przepustowość pamięci; A100 pozostaje rozsądnym wyborem dla zadań, które nie są ograniczone mocą obliczeniową.

Czy mogę trenować na kartach GeForce?

Małe modele i eksperymenty — tak. Przy większych uruchomieniach 24–32 GB na kartę i brak szybkiego połączenia między GPU ograniczają skalowanie zadania; dlatego na tej stronie GPU do centrów danych są wymienione jako pierwsze.

Jak wynająć GPU do zastosowania „trening LLM” w EverXCloud?

Załóż konto, doładuj saldo przedpłacone w euro, dolarach amerykańskich lub funtach, a następnie kup godziny GPU na giełdzie spot po najlepszej ofercie lub złóż zlecenie po cenie, jaką chcesz zapłacić. Wynajem jest rozliczany godzinowo. Ceny podajemy bez podatku, a EverXCloud jest sprzedawcą (merchant of record) każdego wynajmu.

Bądź gotów w dniu startu

Załóż konto już teraz: doładujesz saldo i wynajmiesz GPU pasujące do Twojego zastosowania, gdy tylko rynek zostanie otwarty.

Uzyskaj dostęp priorytetowy Zobacz ceny na żywo

Masz serwery GPU?

Firmy mogą dołączyć do EverXCloud Network i sprzedawać godziny swoich serwerów GPU na giełdzie spot.

Zostań dostawcą

GPU do fine-tuningu otwartych modeli
Adaptery LoRA i QLoRA na jednym GPU, od 24 GB.
GPU do inferencji LLM
Serwuj otwarte modele: co mieści się w pamięci i jak szybko pojawiają się tokeny.
GPU do generowania obrazów i wideo
Modele dyfuzyjne do obrazów i wideo, od kart 24 GB po GPU 80 GB.
GPU do renderingu 3D i efektów wizualnych
Rendering z ray tracingiem, efekty wizualne i silniki czasu rzeczywistego.
GPU do obliczeń naukowych i symulacji
Symulacje i kody HPC na GPU do centrów danych z pamięcią HBM.

GPU pasujące do zastosowania: trening LLM

Co się liczy w zastosowaniu: trening LLM

Pamięć wyznacza rozmiar modelu

Wydajność tensorowa i precyzja

Połączenie dla zadań wielo-GPU