Çıkarım verimliliği, devreye alınan bir yapay zeka modelinin minimum işlem gücü kullanarak istekleri ne kadar iyi işlediğini ölçerken, eğitim işlem maliyeti ise bir modeli sıfırdan eğitmek için harcanan kaynakları yansıtır. Her ikisi de yapay zeka ekonomisini şekillendirir ancak model yaşam döngüsünün tamamen farklı aşamalarında faaliyet gösterir.
Eğitilmiş bir yapay zeka modelinin, istek başına minimum işlem gücü, bellek ve enerji kullanarak tahminleri ne kadar etkili bir şekilde sunduğu.
Bir modeli ham verilerden kullanılabilir bir duruma getirmek için gereken toplam GPU saati, enerji ve dolar miktarı.
| Özellik | Çıkarım Verimliliği | Eğitim Hesaplama Maliyeti |
|---|---|---|
| Ne zaman meydana gelir? | Dağıtım sonrasında, model her kullanıldığında | Dağıtımdan önce, model oluşturma sırasında |
| Maliyetin süresi | Devam eden, kullanım hacmiyle orantılı olarak artan bir süreç. | Tek seferlik bir patlama, haftalarca hatta aylarca sürebilir. |
| Birincil ölçüt | GPU başına saniyede üretilen token sayısı, gecikme süresi, istek başına maliyet | Toplam FLOP sayısı, GPU saati, gerçek zamanlı eğitim süresi |
| Tipik ölçek | Ayda milyonlarca ila milyarlarca talep | 1-6 ay boyunca çalışan binlerce GPU |
| Maliyet optimizasyon araçları | Nicelleştirme, gruplama, önbelleğe alma, model damıtma | Karma hassasiyet, gradyan kontrol noktası oluşturma, veri paralelliği |
| Maliyetleri en çok etkileyen faktör | Bellek bant genişliği ve KV önbellek boyutu | GPU'lar arası iletişim ve bellek kapasitesi |
| Enerji profili | İstikrarlı, birçok küçük isteğe dağıtılmış | Antrenman koşusu sırasında yoğun ve yüksek yoğunluklu artış |
| Donanım odaklı | Çıkarım optimizasyonlu çipler (L40S, TPU v5e, özel ASIC'ler) | Eğitim için optimize edilmiş çipler (H100, B200, TPU v5p) |
Eğitim hesaplama maliyeti, bir model gerçek bir kullanıcıyla karşılaşmadan önce gerçekleşen, önceden yüklenmiş, tek seferlik bir yatırımdır. Öte yandan, çıkarım verimliliği, bir modelin yayına girdiği andan itibaren başlayan ve hizmet verdiği her bir istek için devam eden sürekli bir konudur. Bir şirket, bir modeli eğitmek için bir kez 50 milyon dolar harcayabilir, ardından model popüler hale gelirse, modelin ömrü boyunca çıkarım için kümülatif olarak bundan çok daha fazla para harcayabilir.
Eğitim maliyetleri, model boyutu ve veri kümesi boyutuyla kabaca tahmin edilebilir bir şekilde artar; işlem gücünün iki katına çıkması, belirli bir noktaya kadar yetenekleri de yaklaşık olarak iki katına çıkarır. Çıkarım maliyetleri ise kullanıcı talebiyle artar; bu talep çok daha az tahmin edilebilir ve bir ürün viral hale gelirse bir gecede fırlayabilir. Bu nedenle, girişimler genellikle eğitim bütçelerini abartırken çıkarım bütçelerini hafife alırlar ve bu da ilk dağıtım yılında nakit akışı sürprizlerine yol açar.
Eğitim optimizasyonu, karma hassasiyetli aritmetik, ZeRO tarzı bellek bölme ve gradyan birikimi gibi tekniklerle her FLOP'tan daha fazla öğrenme elde etmeye odaklanır. Çıkarım optimizasyonu ise farklı bir yaklaşım benimseyerek, GPU başına daha fazla isteği karşılamak için bellek bant genişliğine, KV önbellek yönetimine ve spekülatif kod çözmeye öncelik verir. İki alan bazı temelleri paylaşsa da, büyük ölçüde kendi çerçeveleri ve kıyaslamalarıyla ayrı mühendislik uzmanlık alanlarına ayrılmıştır.
Eğitim iş yükleri, NVIDIA'nın H100 ve B200 gibi binlerce hızlandırıcıyı eş zamanlı olarak çalıştırmak üzere tasarlanmış, büyük HBM belleğe ve yüksek bant genişliğine sahip ara bağlantıya sahip GPU'ları tercih eder. Çıkarım iş yükleri ise L40S, TPU v5e gibi daha ucuz ve daha enerji verimli çiplerde veya Groq ve Cerebras'ın tek istek gecikmesini ham eğitim verimliliğine göre önceliklendiren özel silikonlarında çalışabilir. Birçok kuruluş artık maliyeti optimize etmek için her aşama için ayrı kümeler kullanmaktadır.
Eğitim hesaplama maliyeti, bir modelin oluşturulmasının mümkün olup olmadığını belirler ve çoğu zaman hangi kuruluşların en ön saflarda rekabet edebileceğini kısıtlar. Çıkarım verimliliği, devreye alınan bir modelin karlı olup olmadığını belirler, çünkü verimlilikteki her yüzde puanlık iyileşme, her API çağrısı veya ürün etkileşiminde marjları doğrudan artırır. Yatırımcılar ve CFO'lar, uzun vadeli iş değerinin yattığı yer olduğu için, çıkarım birimi ekonomisini giderek daha yakından inceliyorlar.
Eğitim her zaman çıkarım yapmaktan daha pahalıdır.
Yaygın olarak kullanılan modellerde, çıkarım maliyetleri genellikle 6-12 ay içinde toplam eğitim maliyetlerini aşmaktadır. ChatGPT'nin yıllık olarak yüz milyonlarca doları çıkarım için harcadığı ve orijinal eğitim bütçesini çok aştığı bildiriliyor. Eğitim maliyeti tek seferlik bir yük iken, çıkarım maliyeti sonsuza kadar katlanarak artar.
Daha pahalı bir eğitim sürüşü her zaman daha iyi bir model ortaya çıkarır.
Hesaplama gücü gerekli ancak yeterli değil. Veri kalitesi, mimari seçimleri ve eğitim metodolojisi, ham FLOP sayısından genellikle daha önemlidir. En iyi açık kaynaklı modellerin bazıları, akıllı tekniklerle mütevazı bütçelerle eğitilirken, pahalı çalışmalar hayal kırıklığı yaratan sonuçlar vermiştir.
Çıkarım verimliliği, modelleri daha hızlı hale getirmekle ilgilidir.
Hız bir boyuttur, ancak çıkarım verimliliği aynı zamanda belirteç başına maliyet, enerji tüketimi, bellek kullanımı ve yük altında güvenilirliği de kapsar. Bir model hızlı ama pahalı veya ucuz ama güvenilmez olabilir ve gerçek verimlilik tüm bu faktörler arasında denge kurar.
Sadece birini veya diğerini dert etmeniz gerekiyor.
Modern yapay zeka sistemlerinin her ikisinin de optimize edilmesi gerekiyor. Ucuz bir şekilde eğitilmiş ancak verimsiz bir şekilde sunulan bir model, büyük miktarda para kaybına yol açarken, pahalı bir şekilde eğitilmiş ancak çıkarım ekonomisi zayıf olan bir model sürdürülebilir bir iş modeli bulmakta zorlanacaktır. Bu iki endişe birbirine derinden bağlıdır.
Daha ucuz çıkarım her zaman daha düşük kalite anlamına gelir.
Nicelleştirme, damıtma ve spekülatif kod çözme gibi teknikler, minimum kalite kaybıyla çıkarım maliyetlerini önemli ölçüde azaltabilir. INT8 veya INT4 nicelleştirme, hesaplama gereksinimlerini yarıya veya daha fazla azaltırken model kalitesinin %95'inden fazlasını korur.
Modeliniz zaten dağıtılmış ve gerçek kullanıcılara hizmet veriyorsa, çıkarım verimliliğini optimize etmeyi seçin; çünkü her milisaniye ve her birimlik tasarruf, anlamlı maliyet tasarruflarına dönüşür. Sıfırdan yeni bir model oluşturuyorsanız ve yetenek kazanımlarını başlangıç yatırımıyla dengelemeniz gerekiyorsa, eğitim işlem maliyetine odaklanın. Çoğu olgun yapay zeka kuruluşu her ikisini de kritik olarak görür, ancak çıkarım verimliliği genellikle yerleşik ürünler için daha iyi yatırım getirisi sağlarken, eğitim işlem maliyeti yeni atılımların kapı bekçisidir.
Araçlardaki uç bilişim, anlık yanıtlar için verileri araç içinde yerel olarak işlerken, bulut tabanlı işlem ise daha kapsamlı analizler için bilgileri uzaktaki veri merkezlerine gönderir. Her yaklaşım, modern otomotiv sistemleri için gecikme süresi, güvenilirlik ve işlem gücü açısından farklı avantajlar ve dezavantajlar sunar.
Bu karşılaştırma, Amazon Web Services ve Google Cloud'un hizmet tekliflerini, fiyatlandırma modellerini, küresel altyapısını, performansını, geliştirici deneyimini ve ideal kullanım senaryolarını analiz ederek, kuruluşların teknik ve iş gereksinimlerine en uygun bulut platformunu seçmelerine yardımcı olmaktadır.
Bayt ofset kontrol noktası oluşturma ve durumsuz kurtarma, dağıtık sistemlerde hata toleransına yönelik temelde farklı yaklaşımları temsil eder; ilki kesin devam etme yeteneği için tam akış konumlarını korurken, ikincisi depolama yükünü yeniden yapılandırma kolaylığıyla takas ederek, değişmez veri kaynaklarını kullanarak durumu sıfırdan yeniden oluşturur.
Blockchain altyapı planlaması, değiştirilemez defterler ve mutabakat mekanizmalarına sahip merkeziyetsiz, dağıtılmış ağların tasarlanmasına odaklanırken, bulut altyapı planlaması ise AWS, Azure ve Google Cloud gibi merkezi sağlayıcılar aracılığıyla ölçeklenebilir, isteğe bağlı bilgi işlem kaynaklarının oluşturulmasına odaklanır.
Bulut işleme, verileri merkezi uzak veri merkezlerinde işleyerek muazzam ölçeklenebilirlik ve hesaplama gücü sunar. Uç işleme ise hesaplamayı verinin üretildiği yere daha yakın hale getirerek gecikmeyi ve bant genişliği kullanımını azaltır. Her iki yaklaşım da modern dağıtık sistemlerde farklı ihtiyaçlara hizmet eder.
