โครงสร้างพื้นฐาน AIการเรียนรู้ของเครื่องการประมวลผล GPUโครงสร้างพื้นฐานคลาวด์การเพิ่มประสิทธิภาพ llm

ประสิทธิภาพการอนุมานเทียบกับต้นทุนการคำนวณในการฝึกอบรม

ประสิทธิภาพการอนุมานวัดว่าโมเดล AI ที่ใช้งานอยู่สามารถประมวลผลคำขอได้ดีเพียงใดโดยใช้ทรัพยากรการประมวลผลน้อยที่สุด ในขณะที่ต้นทุนการประมวลผลการฝึกฝนสะท้อนถึงทรัพยากรที่ใช้ไปในการสอนโมเดลตั้งแต่เริ่มต้น ทั้งสองอย่างนี้มีส่วนสำคัญต่อเศรษฐศาสตร์ของ AI แต่ทำงานในขั้นตอนที่แตกต่างกันอย่างสิ้นเชิงของวงจรชีวิตของโมเดล

ไฮไลต์

โดยทั่วไปแล้ว ต้นทุนการอนุมานจะสูงกว่าต้นทุนการฝึกอบรมภายในเวลาไม่กี่เดือนหลังจากการเปิดตัวโมเดลที่ประสบความสำเร็จ
การฝึกอบรมเป็นค่าใช้จ่ายครั้งเดียว ในขณะที่การอนุมานเป็นค่าใช้จ่ายในการดำเนินงานถาวร
ฮาร์ดแวร์ที่เหมาะสมที่สุดสำหรับแต่ละขั้นตอนจะแตกต่างกัน โดยขั้นตอนการฝึกฝนจะเหมาะกับ H100/B200 ในขณะที่ขั้นตอนการอนุมานจะเหมาะกับ L40S หรือ ASIC ที่ออกแบบเอง
เทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพการอนุมาน เช่น การใช้แคช KV ซ้ำและการควอนไทเซชัน สามารถลดต้นทุนได้ 3-10 เท่าโดยไม่ต้องฝึกอบรมใหม่

ประสิทธิภาพการอนุมาน คืออะไร

ประสิทธิภาพของโมเดล AI ที่ได้รับการฝึกฝนมาอย่างดีในการคาดการณ์ โดยใช้ทรัพยากรการประมวลผล หน่วยความจำ และพลังงานน้อยที่สุดต่อคำขอ

การอนุมานเกิดขึ้นหลังจากที่โมเดลได้รับการฝึกฝนและใช้งานแล้ว โดยจะประมวลผลข้อมูลป้อนเข้าใหม่แต่ละรายการทีละรายการหรือเป็นชุดเล็กๆ
การปรับปรุงประสิทธิภาพการอนุมานสมัยใหม่ ได้แก่ การควอนไทเซชัน การใช้แคช KV ซ้ำ การถอดรหัสแบบคาดการณ์ และกลยุทธ์การจัดกลุ่ม ซึ่งสามารถลดต้นทุนได้ 3-10 เท่า
เฟรมเวิร์กสำหรับการให้บริการ เช่น vLLM, TensorRT-LLM และ SGLang เชี่ยวชาญในการเพิ่มประสิทธิภาพการประมวลผลโทเค็นต่อวินาทีต่อ GPU ให้สูงสุด
โดยทั่วไปแล้ว ค่าความหน่วงเป้าหมายสำหรับการประมวลผลแบบอนุมานในขั้นตอนการผลิตจะอยู่ระหว่าง 50 มิลลิวินาทีสำหรับแชท ไปจนถึงหลายวินาทีสำหรับการสร้างข้อความขนาดยาว
ต้นทุนการอนุมานเป็นส่วนสำคัญที่สุดของการใช้จ่ายด้าน AI ในระดับใหญ่ โดยมักจะสูงกว่าต้นทุนการฝึกอบรมภายในเวลาไม่กี่เดือนหลังจากการใช้งานจริง

ค่าใช้จ่ายในการฝึกอบรมคำนวณ คืออะไร

จำนวนชั่วโมงการใช้งาน GPU พลังงาน และค่าใช้จ่ายทั้งหมดที่จำเป็นในการฝึกโมเดลจากข้อมูลดิบไปสู่สถานะที่พร้อมใช้งาน

การฝึกอบรมโมเดลล้ำสมัยอย่าง GPT-4 หรือ Gemini Ultra คาดว่าจะต้องใช้เงินลงทุนด้านการประมวลผลเพียงอย่างเดียวหลายสิบล้านดอลลาร์
โดยทั่วไปแล้ว การคำนวณจะวัดเป็น FLOPs (floating-point operations) โดย LLM สมัยใหม่ได้รับการฝึกฝนด้วย FLOPs 10^23 ถึง 10^25
การทดสอบระบบใช้ GPU หรือ TPU หลายพันตัวที่รวมกลุ่มกันเพื่อประมวลผลแบบขนานเป็นเวลาหลายสัปดาห์หรือหลายเดือน
ค่าใช้จ่ายนี้รวมถึงไม่เพียงแค่เวลาใช้งาน GPU เท่านั้น แต่ยังรวมถึงการเตรียมข้อมูล การทดลองที่ล้มเหลว และการปรับค่าพารามิเตอร์ต่างๆ ด้วย
การฝึกอบรมเบื้องต้นเป็นค่าใช้จ่ายครั้งเดียว แต่การปรับแต่งและการฝึกอบรมอย่างต่อเนื่องจะเพิ่มค่าใช้จ่ายที่เกิดขึ้นซ้ำ ๆ ตลอดอายุการใช้งานของแบบจำลอง

ตารางเปรียบเทียบ

ฟีเจอร์	ประสิทธิภาพการอนุมาน	ค่าใช้จ่ายในการฝึกอบรมคำนวณ
เมื่อมันเกิดขึ้น	หลังจากติดตั้งใช้งานแล้ว ทุกครั้งที่มีการใช้งานโมเดล	ก่อนการใช้งานจริง ระหว่างการสร้างแบบจำลอง
ระยะเวลาของค่าใช้จ่าย	ดำเนินการต่อเนื่อง ปรับขนาดตามปริมาณการใช้งาน	ออกฤทธิ์รุนแรงครั้งเดียว นานหลายสัปดาห์ถึงหลายเดือน
ตัวชี้วัดหลัก	จำนวนโทเค็นต่อวินาทีต่อ GPU, ความหน่วงแฝง, ค่าใช้จ่ายต่อคำขอ	จำนวน FLOPs ทั้งหมด, ชั่วโมงการใช้งาน GPU, เวลาฝึกอบรมจริง
มาตราส่วนทั่วไป	มีการร้องขอหลายล้านถึงหลายพันล้านครั้งต่อเดือน	GPU หลายพันตัวทำงานต่อเนื่องเป็นเวลา 1-6 เดือน
เครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพต้นทุน	การหาปริมาณ, การจัดกลุ่ม, การแคช, การกลั่นแบบจำลอง	ความแม่นยำแบบผสม, การตรวจสอบจุดไล่ระดับ, การประมวลผลแบบขนานข้อมูล
ปัจจัยขับเคลื่อนต้นทุนหลัก	แบนด์วิดท์หน่วยความจำและขนาดแคช KV	การสื่อสารระหว่าง GPU และความจุหน่วยความจำ
ข้อมูลด้านพลังงาน	สม่ำเสมอ กระจายออกไปในคำขอขนาดเล็กจำนวนมาก	จุดสูงสุดที่เข้มข้นอย่างมากระหว่างการวิ่งฝึกซ้อม
เน้นฮาร์ดแวร์	ชิปที่ปรับแต่งมาเพื่อการอนุมาน (L40S, TPU v5e, ASIC แบบกำหนดเอง)	ชิปที่ออกแบบมาเพื่อการฝึกฝนโดยเฉพาะ (H100, B200, TPU v5p)

การเปรียบเทียบโดยละเอียด

ขั้นตอนวงจรชีวิตและความถี่

ต้นทุนการประมวลผลสำหรับการฝึกฝนโมเดลเป็นการลงทุนครั้งเดียวที่เกิดขึ้นก่อนที่โมเดลจะได้ใช้งานจริง ในทางกลับกัน ประสิทธิภาพการประมวลผล (Inference efficiency) เป็นเรื่องที่ต้องคำนึงถึงอย่างต่อเนื่องตั้งแต่โมเดลเริ่มใช้งานจริงและต่อเนื่องไปจนถึงทุกคำขอที่โมเดลให้บริการ บริษัทอาจใช้เงิน 50 ล้านดอลลาร์ในการฝึกฝนโมเดลเพียงครั้งเดียว จากนั้นอาจใช้เงินมากกว่านั้นมากในการประมวลผลตลอดอายุการใช้งานของโมเดลหากโมเดลนั้นได้รับความนิยม

โครงสร้างต้นทุนและพฤติกรรมการปรับขนาด

ต้นทุนการฝึกฝนโมเดลจะแปรผันตามขนาดของโมเดลและขนาดของชุดข้อมูลในลักษณะที่คาดการณ์ได้คร่าวๆ กล่าวคือ การเพิ่มทรัพยากรการประมวลผลเป็นสองเท่าจะทำให้ความสามารถเพิ่มขึ้นเป็นสองเท่าเช่นกัน จนถึงจุดหนึ่ง ส่วนต้นทุนการประมวลผลแบบอนุมานจะแปรผันตามความต้องการของผู้ใช้ ซึ่งคาดการณ์ได้ยากกว่ามาก และอาจพุ่งสูงขึ้นอย่างรวดเร็วหากผลิตภัณฑ์ได้รับความนิยมอย่างมาก นี่คือเหตุผลที่สตาร์ทอัพมักประเมินงบประมาณด้านการประมวลผลแบบอนุมานต่ำเกินไป ในขณะที่ประเมินงบประมาณด้านการฝึกฝนสูงเกินไป ซึ่งนำไปสู่ความประหลาดใจเกี่ยวกับกระแสเงินสดภายในปีแรกของการใช้งาน

เทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพ

การเพิ่มประสิทธิภาพการฝึกอบรมมุ่งเน้นไปที่การบีบเอาการเรียนรู้ให้มากขึ้นจากแต่ละ FLOP ผ่านเทคนิคต่างๆ เช่น การคำนวณเลขคณิตแบบความแม่นยำผสม การแบ่งส่วนหน่วยความจำแบบ ZeRO และการสะสมเกรเดียนต์ ในขณะที่การเพิ่มประสิทธิภาพการอนุมานจะใช้วิธีการที่แตกต่างออกไป โดยให้ความสำคัญกับแบนด์วิดท์ของหน่วยความจำ การจัดการแคช KV และการถอดรหัสแบบคาดการณ์ล่วงหน้า เพื่อรองรับคำขอได้มากขึ้นต่อ GPU ทั้งสองโดเมนมีพื้นฐานบางอย่างที่เหมือนกัน แต่โดยส่วนใหญ่ได้แยกออกเป็นสาขาวิศวกรรมเฉพาะทางที่แตกต่างกัน โดยมีเฟรมเวิร์กและเกณฑ์มาตรฐานของตนเอง

ทางเลือกด้านฮาร์ดแวร์และโครงสร้างพื้นฐาน

งานฝึกฝนโมเดลนั้นเหมาะกับ GPU ที่มีหน่วยความจำ HBM ขนาดใหญ่และระบบเชื่อมต่อแบนด์วิดท์สูง เช่น NVIDIA H100 และ B200 ซึ่งออกแบบมาเพื่อให้ตัวเร่งความเร็วหลายพันตัวทำงานพร้อมกันได้อย่างมีประสิทธิภาพ ส่วนงานอนุมานโมเดลสามารถทำงานบนชิปที่ราคาถูกกว่าและประหยัดพลังงานมากกว่า เช่น L40S, TPU v5e หรือแม้แต่ชิปที่ออกแบบเองจาก Groq และ Cerebras ซึ่งให้ความสำคัญกับความหน่วงแฝงในการตอบสนองคำขอเดียวมากกว่าปริมาณงานฝึกฝนโมเดลโดยรวม ปัจจุบันหลายองค์กรใช้คลัสเตอร์แยกต่างหากสำหรับแต่ละขั้นตอนเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพด้านต้นทุน

ผลกระทบทางธุรกิจและการตัดสินใจ

ต้นทุนการประมวลผลในการฝึกฝนโมเดลเป็นตัวกำหนดว่าโมเดลนั้นสามารถสร้างได้จริงหรือไม่ ซึ่งมักจะเป็นอุปสรรคต่อการแข่งขันขององค์กรต่างๆ ในด้านเทคโนโลยีล้ำสมัย ประสิทธิภาพในการประมวลผลเป็นตัวกำหนดว่าโมเดลที่นำไปใช้งานนั้นจะทำกำไรได้หรือไม่ เนื่องจากประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้นทุกๆ หนึ่งเปอร์เซ็นต์จะช่วยเพิ่มอัตรากำไรในทุกๆ การเรียกใช้ API หรือการโต้ตอบกับผลิตภัณฑ์ นักลงทุนและผู้บริหารฝ่ายการเงินต่างให้ความสำคัญกับเศรษฐศาสตร์ของหน่วยการประมวลผลมากขึ้นเรื่อยๆ เพราะนั่นคือที่มาของมูลค่าทางธุรกิจในระยะยาว

ข้อดีและข้อเสีย

ประสิทธิภาพการอนุมาน

ข้อดี

+ ผลกระทบโดยตรงต่อกำไรขั้นต้น
+ การปรับปรุงอย่างต่อเนื่องก่อให้เกิดผลกำไร
+ ความหน่วงต่ำดึงดูดผู้ใช้
+ ปรับขนาดได้ตามความต้องการ

ยืนยัน

− ปริมาณการจราจรที่เพิ่มขึ้นอย่างไม่คาดคิด
− การแบ่งส่วนของฮาร์ดแวร์
− ตรรกะการแคชที่ซับซ้อน
− เป็นการยากที่จะวัดผลได้อย่างยุติธรรม

ค่าใช้จ่ายในการฝึกอบรมคำนวณ

ข้อดี

+ วางแผนงบประมาณล่วงหน้าได้แน่นอน
+ ค่าใช้จ่ายด้านทุนครั้งเดียว
+ ตัวชี้วัด ROI ที่ชัดเจน
+ การปลดล็อกขีดความสามารถของแนวหน้า

ยืนยัน

− ต้องใช้เงินสดจำนวนมหาศาลในตอนเริ่มต้น
− การทดลองที่ล้มเหลวเป็นการสิ้นเปลืองทรัพยากร
− ความเสี่ยงจากการถูกผูกมัดกับผู้ขาย
− รอบการทำซ้ำที่ยาวนาน

ความเข้าใจผิดทั่วไป

ตำนาน

การฝึกอบรมมักมีค่าใช้จ่ายสูงกว่าการอนุมานเสมอ

ความเป็นจริง

สำหรับโมเดลที่ใช้งานกันอย่างแพร่หลาย ต้นทุนการประมวลผลข้อมูลมักจะเกินต้นทุนการฝึกฝนทั้งหมดภายใน 6-12 เดือน มีรายงานว่า ChatGPT ใช้เงินหลายร้อยล้านดอลลาร์ต่อปีไปกับการประมวลผลข้อมูล ซึ่งสูงกว่างบประมาณการฝึกฝนเริ่มต้นมาก ต้นทุนการฝึกฝนเป็นค่าใช้จ่ายครั้งเดียว ในขณะที่ต้นทุนการประมวลผลข้อมูลจะเพิ่มขึ้นเรื่อย ๆ อย่างไม่มีที่สิ้นสุด

ตำนาน

การฝึกฝนที่ใช้ต้นทุนสูงกว่ามักจะได้โมเดลที่ดีกว่าเสมอ

ความเป็นจริง

พลังการประมวลผลเป็นสิ่งจำเป็นแต่ไม่เพียงพอ คุณภาพของข้อมูล การเลือกสถาปัตยกรรม และวิธีการฝึกฝน มักมีความสำคัญมากกว่าจำนวน FLOPs ดิบๆ โมเดลโอเพนซอร์สที่ดีที่สุดบางส่วนได้รับการฝึกฝนด้วยงบประมาณที่ไม่มากนักและเทคนิคที่ชาญฉลาด ในขณะที่การทดลองที่ใช้งบประมาณสูงกลับให้ผลลัพธ์ที่น่าผิดหวัง

ตำนาน

ประสิทธิภาพในการอนุมานนั้นหมายถึงการทำให้โมเดลทำงานได้เร็วขึ้น

ความเป็นจริง

ความเร็วเป็นเพียงมิติหนึ่ง แต่ประสิทธิภาพในการประมวลผลยังครอบคลุมถึงต้นทุนต่อโทเค็น การใช้พลังงาน การใช้หน่วยความจำ และความน่าเชื่อถือภายใต้ภาระงานหนัก โมเดลอาจเร็วแต่แพง หรือถูกแต่ไม่น่าเชื่อถือ และประสิทธิภาพที่แท้จริงนั้นต้องสร้างสมดุลระหว่างปัจจัยทั้งหมดเหล่านี้

ตำนาน

คุณต้องกังวลแค่เรื่องใดเรื่องหนึ่งเท่านั้น

ความเป็นจริง

ระบบ AI สมัยใหม่ต้องการการปรับให้เหมาะสมทั้งสองด้าน โมเดลที่ฝึกฝนด้วยต้นทุนต่ำแต่ใช้งานอย่างไม่มีประสิทธิภาพจะทำให้สูญเสียเงินจำนวนมาก ในขณะที่โมเดลที่ฝึกฝนด้วยต้นทุนสูงแต่มีเศรษฐศาสตร์การอนุมานที่ไม่ดีจะประสบปัญหาในการสร้างโมเดลธุรกิจที่ยั่งยืน ปัญหาทั้งสองนี้เกี่ยวพันกันอย่างลึกซึ้ง

ตำนาน

การอนุมานที่ถูกกว่ามักหมายถึงคุณภาพที่แย่กว่าเสมอ

ความเป็นจริง

เทคนิคต่างๆ เช่น การหาปริมาณ (quantization), การกลั่นกรอง (distillation) และการถอดรหัสแบบคาดการณ์ (speculative decoding) สามารถลดต้นทุนการอนุมานได้อย่างมากโดยสูญเสียคุณภาพน้อยที่สุด การหาปริมาณแบบ INT8 หรือ INT4 มักจะรักษาคุณภาพของโมเดลได้มากกว่า 95% ในขณะที่ลดความต้องการในการคำนวณลงครึ่งหนึ่งหรือมากกว่านั้น

คำถามที่พบบ่อย

ความแตกต่างระหว่างการอนุมานและการฝึกฝนใน AI คืออะไร?

การฝึกฝนคือกระบวนการสอนโมเดลโดยการปรับน้ำหนักของโมเดลโดยใช้ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ซึ่งโดยทั่วไปแล้วต้องใช้ GPU หลายพันตัวทำงานเป็นเวลาหลายสัปดาห์ ส่วนการอนุมานคือสิ่งที่เกิดขึ้นหลังจากใช้งานโมเดลแล้ว โดยโมเดลที่ได้รับการฝึกฝนแล้วจะประมวลผลข้อมูลป้อนเข้าใหม่เพื่อสร้างการคาดการณ์หรือข้อความ การฝึกฝนเกิดขึ้นเพียงครั้งเดียว (หรือเป็นครั้งคราวสำหรับการปรับแต่งเพิ่มเติม) ในขณะที่การอนุมานเกิดขึ้นทุกครั้งที่มีคนใช้โมเดล

การฝึกฝนโมเดลภาษาขนาดใหญ่มีค่าใช้จ่ายเท่าไหร่?

ค่าใช้จ่ายในการฝึกฝนโมเดลล้ำสมัยมีตั้งแต่ประมาณ 1 ล้านดอลลาร์สำหรับโมเดลแบบเปิดขนาดเล็ก ไปจนถึงกว่า 100 ล้านดอลลาร์สำหรับระบบอย่าง GPT-4 หรือ Gemini Ultra ตัวเลขเหล่านี้รวมเฉพาะค่าใช้จ่ายในการประมวลผลเท่านั้น ไม่รวมค่าใช้จ่ายในการเก็บรวบรวมข้อมูลหรือเงินเดือนของนักวิจัย แนวโน้มคือค่าใช้จ่ายเพิ่มขึ้นประมาณ 10 เท่าทุกๆ 1-2 ปี เมื่อขนาดของโมเดลใหญ่ขึ้น

เหตุใดการอนุมานจึงมักมีค่าใช้จ่ายสูงกว่าการฝึกฝน?

เนื่องจากการประมวลผลเกิดขึ้นอย่างต่อเนื่องในคำขอหลายพันล้านรายการ การประมวลผลสะสมจึงเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว โมเดลที่ให้บริการผู้ใช้ 100 ล้านคน โดยแต่ละผู้ใช้ส่งคำขอ 10 ครั้งต่อวัน จะใช้เวลาการประมวลผล GPU มากกว่าเวลาที่ใช้ในการฝึกอบรมครั้งแรกเสียอีก นี่คือเหตุผลที่บริษัทอย่าง OpenAI ใช้จ่ายงบประมาณด้านการประมวลผลส่วนใหญ่ไปกับการให้บริการโมเดลที่มีอยู่แล้ว มากกว่าการฝึกอบรมโมเดลใหม่

วิธีที่ดีที่สุดในการลดต้นทุนการอนุมานมีอะไรบ้าง?

เทคนิคที่มีผลกระทบมากที่สุด ได้แก่ การลดความแม่นยำเชิงตัวเลข (จาก FP16 เป็น INT8 หรือ INT4), การเพิ่มประสิทธิภาพแคช KV, การจัดกลุ่มคำขอ, การถอดรหัสแบบคาดการณ์ และการกลั่นโมเดล การใช้ฮาร์ดแวร์ที่ปรับให้เหมาะสมสำหรับการอนุมาน เช่น GPU รุ่น L40S หรือ TPU ยังช่วยลดต้นทุนได้ 2-5 เท่า เมื่อเทียบกับชิปที่ปรับให้เหมาะสมสำหรับการฝึกอบรม เช่น H100 สำหรับงานประมวลผล

คุณสามารถฝึกฝนโมเดลได้อย่างมีประสิทธิภาพด้วยงบประมาณที่จำกัดได้หรือไม่?

ใช่ โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับโมเดลเฉพาะด้านหรือโมเดลขนาดเล็ก เทคนิคต่างๆ เช่น การปรับแต่ง LoRA, การฝึกฝนที่มีประสิทธิภาพด้านพารามิเตอร์ และการใช้โมเดลพื้นฐานที่ผ่านการฝึกฝนมาก่อน สามารถลดต้นทุนการฝึกฝนได้ถึง 100 เท่าหรือมากกว่านั้น โมเดลอย่าง Llama 3 8B และ Mistral 7B ได้รับการฝึกฝนด้วยงบประมาณต่ำกว่า 5 ล้านดอลลาร์ ในขณะที่ให้ประสิทธิภาพที่แข่งขันได้ในหลายๆ งาน

คุณวัดประสิทธิภาพการอนุมานอย่างไร?

ตัวชี้วัดทั่วไป ได้แก่ จำนวนโทเค็นต่อวินาทีต่อ GPU, เวลาในการประมวลผลโทเค็นแรก (TTFT), ความหน่วงระหว่างโทเค็น, ต้นทุนต่อโทเค็นล้านรายการ และปริมาณงานภายใต้ภาระงานพร้อมกัน เฟรมเวิร์กอย่าง vLLM และ TensorRT-LLM จะรายงานตัวชี้วัดเหล่านี้ และเกณฑ์มาตรฐานอย่าง MLPerf Inference จะให้การเปรียบเทียบที่เป็นมาตรฐานระหว่างฮาร์ดแวร์ต่างๆ

ค่าใช้จ่ายในการประมวลผลสำหรับการฝึกอบรมรวมถึงการทดลองที่ล้มเหลวด้วยหรือไม่?

ในทางปฏิบัติแล้ว ใช่เลย การฝึกฝนโมเดลอย่างจริงจังส่วนใหญ่มักมีการทดลองที่ล้มเหลวหลายสิบครั้งเนื่องจากบั๊ก ปัญหาพารามิเตอร์ หรือปัญหาเรื่องขนาด จากการประมาณการของอุตสาหกรรมพบว่า 30-50% ของการประมวลผลทั้งหมดในการฝึกฝนโมเดลนั้นสูญเปล่าไปกับการทดลองที่ไม่ได้สร้างโมเดลสุดท้าย นี่คือเหตุผลว่าทำไมการติดตามการทดลองอย่างระมัดระวังและการทดลองตรวจสอบความถูกต้องในขนาดเล็กจึงมีความสำคัญมาก

ฮาร์ดแวร์แบบไหนเหมาะสมที่สุดสำหรับการประมวลผลแบบอนุมาน (inference) และแบบใดเหมาะสมที่สุดสำหรับการประมวลผลแบบฝึกฝน (training)?

การฝึกอบรมจะได้รับประโยชน์จาก GPU ที่มีหน่วยความจำ HBM ขนาดใหญ่และการเชื่อมต่อที่รวดเร็ว เช่น NVIDIA H100 หรือ B200 ซึ่งช่วยให้ตัวเร่งความเร็วหลายพันตัวทำงานประสานกันได้ ส่วนการประมวลผลแบบอนุมานสามารถใช้ชิปที่ราคาถูกกว่าและมีประสิทธิภาพมากกว่า เช่น L40S, TPU v5e หรือตัวเร่งความเร็วเฉพาะทางจาก Groq และ Cerebras ที่ให้ความสำคัญกับความหน่วงต่อคำขอและประสิทธิภาพการใช้พลังงานมากกว่าปริมาณงานดิบ

ขนาดของโมเดลส่งผลต่อต้นทุนทั้งสองอย่างไร?

โมเดลขนาดใหญ่มีค่าใช้จ่ายในการฝึกฝนสูงกว่า เนื่องจากต้องการ FLOPs และหน่วยความจำมากกว่า และมีค่าใช้จ่ายในการให้บริการสูงกว่า เพราะแต่ละคำขอต้องการการคำนวณและแบนด์วิดท์หน่วยความจำมากกว่า อย่างไรก็ตาม โมเดลขนาดใหญ่มักจะให้คุณภาพที่ดีกว่าในเวลาแฝงที่ต่ำกว่า (ใช้โทเค็นน้อยลง) ดังนั้นความสัมพันธ์จึงไม่เป็นเส้นตรงเสมอไป ขนาดโมเดลที่เหมาะสมที่สุดขึ้นอยู่กับกรณีการใช้งานเฉพาะและรูปแบบการรับส่งข้อมูลเป็นอย่างมาก

ต้นทุนการอนุมานจะลดลงต่อไปหรือไม่?

ใช่แล้ว ต้นทุนการประมวลผลแบบอนุมานลดลงประมาณ 10 เท่าทุกๆ 1-2 ปี เนื่องจากการพัฒนาฮาร์ดแวร์ การปรับปรุงซอฟต์แวร์ และการปรับปรุงอัลกอริทึม ต้นทุนในการให้บริการคุณภาพระดับ GPT-3.5 ลดลงกว่า 90% ตั้งแต่ปี 2023 และคาดว่าแนวโน้มนี้จะยังคงดำเนินต่อไป เนื่องจากเทคนิคต่างๆ เช่น การกลั่น การหาปริมาณ และชิปประมวลผลแบบอนุมานเฉพาะทางกำลังพัฒนาไปในทิศทางที่ดีขึ้น

คำตัดสิน

เลือกเพิ่มประสิทธิภาพการประมวลผลเมื่อโมเดลของคุณถูกใช้งานจริงและให้บริการผู้ใช้แล้ว เนื่องจากทุกมิลลิวินาทีและโทเค็นที่ประหยัดได้จะส่งผลให้ประหยัดค่าใช้จ่ายได้อย่างมีนัยสำคัญ ในทางกลับกัน ให้เน้นที่ต้นทุนการประมวลผลสำหรับการฝึกฝนเมื่อคุณกำลังสร้างโมเดลใหม่ตั้งแต่เริ่มต้น และจำเป็นต้องสร้างสมดุลระหว่างประโยชน์ที่ได้รับกับการลงทุนเริ่มต้น องค์กร AI ที่มีประสบการณ์ส่วนใหญ่จะถือว่าทั้งสองอย่างมีความสำคัญ แต่โดยทั่วไปแล้วประสิทธิภาพการประมวลผลจะให้ผลตอบแทนจากการลงทุนที่ดีกว่าสำหรับผลิตภัณฑ์ที่มีอยู่แล้ว ในขณะที่ต้นทุนการประมวลผลสำหรับการฝึกฝนเป็นตัวชี้วัดสำคัญสำหรับความก้าวหน้าใหม่ๆ

การเปรียบเทียบที่เกี่ยวข้อง

AWS กับ Google Cloud

การเปรียบเทียบนี้พิจารณา Amazon Web Services และ Google Cloud โดยการวิเคราะห์ข้อเสนอบริการ รูปแบบการกำหนดราคา โครงสร้างพื้นฐานระดับโลก ประสิทธิภาพ ประสบการณ์ของนักพัฒนา และกรณีการใช้งานที่เหมาะสม เพื่อช่วยให้องค์กรเลือกแพลตฟอร์มคลาวด์ที่ตรงกับความต้องการทางเทคนิคและธุรกิจมากที่สุด

Kafka และ Flink เทียบกับการประมวลผลในหน่วยความจำ

Kafka และ Flink รวมกันเป็นระบบนิเวศการประมวลผลสตรีมแบบกระจายสำหรับไปป์ไลน์ข้อมูลแบบเรียลไทม์ ในขณะที่การประมวลผลในหน่วยความจำช่วยเร่งการวิเคราะห์โดยการเก็บข้อมูลทั้งหมดไว้ใน RAM ซึ่งแต่ละอย่างตอบสนองความต้องการทางสถาปัตยกรรมที่แตกต่างกันโดยพื้นฐานในด้านความเร็ว ขนาด และความคงทน

Operational Intelligence กับ Reactive Incident Response

Operational Intelligence มุ่งเน้นการติดตามผลอย่างต่อเนื่อง การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ และการเพิ่มประสิทธิภาพระบบเชิงรุก ขณะที่ Reactive Incident Response เน้นไปที่การตรวจจับและแก้ไขปัญหาหลังจากที่เกิดขึ้นแล้ว ทั้งสองแนวทางมีบทบาทที่แตกต่างกันแต่เสริมซึ่งกันและกันในการบริหารจัดการโครงสร้างพื้นฐานด้าน IT และคลาวด์สมัยใหม่

Service Mesh สำหรับ Machine Learning เทียบกับ API Gateway แบบดั้งเดิม

Service mesh ที่สร้างขึ้นสำหรับงานด้านแมชชีนเลิร์นนิงนั้นสามารถจัดการกับทราฟฟิกการประมวลผลที่มีปริมาณมากและเปลี่ยนแปลงได้ตลอดเวลา ด้วยการจัดการทราฟฟิกแบบละเอียด ในขณะที่ API gateway แบบดั้งเดิมจะเน้นไปที่การกำหนดเส้นทางการร้องขอ การตรวจสอบสิทธิ์ และการจำกัดอัตราการใช้งานสำหรับไมโครเซอร์วิสมาตรฐาน การเลือกใช้ระหว่างสองแบบนี้ขึ้นอยู่กับว่าสิ่งที่คุณให้ความสำคัญเป็นหลักคือการตรวจสอบและการกำหนดเวอร์ชันโมเดลเฉพาะสำหรับงานแมชชีนเลิร์นนิง หรือการจัดการ API ทั่วไป

กลยุทธ์การแคชในระบบแมชชีนเลิร์นนิงเทียบกับการคำนวณตามความต้องการ

กลยุทธ์การแคชในระบบแมชชีนเลิร์นนิงจะจัดเก็บผลลัพธ์ของโมเดลที่คำนวณไว้ล่วงหน้าหรือข้อมูลระดับกลางเพื่อเร่งความเร็วในการเรียกใช้ข้อมูลซ้ำๆ ในขณะที่การคำนวณตามความต้องการจะสร้างผลลัพธ์ใหม่ทุกครั้ง โดยแลกความเร็วกับความเรียบง่ายและลดภาระการจัดเก็บข้อมูลเพิ่มเติม