Prestazioni degli LLM e canali PCIe: considerazioni chiave

Stai pensando di installare una seconda GPU per i modelli LLM?

Indice

Come le lane PCIe influenzano le prestazioni degli LLM? Dipende dal compito. Per l’addestramento e l’inferenza multi-GPU, la riduzione delle prestazioni è significativa.

Per l’inferenza su singolo-GPU, quando l’LLM è già nella VRAM, quasi nessuna differenza.

“Motherboard with many PCI lanes” Quest’immagine è generata automaticamente con Flux - text to image LLM .

  • Caricamento del modello: Il numero di lane PCIe influisce principalmente sulla velocità con cui i pesi del modello vengono caricati dalla RAM del sistema alla VRAM della GPU. Più lane (ad esempio, x16) permettono trasferimenti più veloci, riducendo i tempi di caricamento iniziali. Una volta che il modello è caricato nella memoria della GPU, la velocità di inferenza è in gran parte indipendente dalla larghezza di banda PCIe, a meno che il modello o i dati non debbano essere spesso scambiati tra la VRAM e la RAM.
  • Velocità di inferenza: Per le tipiche attività di inferenza degli LLM, il numero di lane PCIe ha un effetto minimo dopo che il modello è caricato, poiché i calcoli avvengono all’interno della GPU. Solo quando i risultati o i dati intermedi devono essere spesso trasferiti nuovamente sulla CPU o tra le GPU, la larghezza di banda PCIe diventa un collo di bottiglia.
  • Addestramento e configurazioni multi-GPU: Per l’addestramento, specialmente con più GPU, la larghezza di banda PCIe diventa più critica. Un numero inferiore di lane (ad esempio, x4) può rallentare significativamente l’addestramento a causa della maggiore comunicazione tra le GPU e dello scambio di dati. Per i migliori risultati, si consiglia almeno x8 lane per GPU in sistemi multi-GPU.

Confronto delle prestazioni: lane PCIe e interconnessioni GPU

Configurazione Impatto sull’inferenza degli LLM Impatto sull’addestramento degli LLM Note principali
PCIe x16 per GPU Tempi di caricamento più veloci, ottimale per i modelli grandi Migliore per l’addestramento multi-GPU Standard per workstation e server di alto livello
PCIe x8 per GPU Leggermente più lenti nel caricamento, riduzione trascurabile nell’inferenza Accettabile per l’addestramento multi-GPU Minima perdita di prestazioni, soprattutto in configurazioni 2-4 GPU
PCIe x4 per GPU Caricamento notevolmente più lento, impatto minimo sull’inferenza Rallentamento significativo nell’addestramento Non consigliato per l’addestramento, ma funziona per l’inferenza su singola GPU
SXM/NVLink (es. H100) Comunicazione inter-GPU molto più veloce, fino a 2,6x più veloce nell’inferenza rispetto a PCIe Superiore per l’addestramento su larga scala Ideale per LLM di grandi dimensioni, consente l’unificazione delle GPU
  • SXM vs PCIe: Il formato SXM di NVIDIA (con NVLink) fornisce una larghezza di banda inter-GPU significativamente più elevata rispetto a PCIe. Ad esempio, le GPU H100 SXM5 forniscono un’inferenza degli LLM fino a 2,6 volte più veloce rispetto alle H100 PCIe, specialmente in configurazioni multi-GPU. Questo è cruciale per i modelli di grandi dimensioni e i carichi di lavoro distribuiti.
  • Generazione PCIe: L’aggiornamento da PCIe 3.0 a 4.0 o 5.0 fornisce una maggiore larghezza di banda, ma per la maggior parte degli utenti che eseguono l’inferenza su singola GPU, il beneficio pratico è minimo. Per i cluster di grandi dimensioni o l’addestramento su larga scala, le generazioni più elevate di PCIe aiutano nella parallelizzazione e nel trasferimento dei dati.

Consigli pratici

  • Inferenza su singola GPU: Il numero di lane PCIe non è un collo di bottiglia significativo dopo il caricamento del modello. Le lane x4 sono generalmente sufficienti, sebbene x8 o x16 ridurranno i tempi di caricamento.
  • Inferenza/Addestramento su multi-GPU: Preferire x8 o x16 lane per GPU. I numeri di lane inferiori possono limitare la comunicazione inter-GPU, rallentando sia l’addestramento che l’inferenza su larga scala.
  • Scala aziendale/ricerca: Per i modelli più grandi e le prestazioni più veloci, i sistemi basati su SXM/NVLink (es. DGX, HGX) sono superiori, consentendo un trasferimento dei dati molto più veloce tra le GPU e una maggiore throughput.

“Operare le GPU su 4 lane è accettabile, specialmente se si hanno solo 2 GPU. Per una configurazione con 4 GPU, preferirei 8 lane per GPU, ma utilizzarle a 4 lane probabilmente ridurrà le prestazioni solo del 5-10% se si parallelizza su tutte e 4 le GPU.”

  • Il numero di lane PCIe influisce principalmente sul caricamento del modello e sulla comunicazione inter-GPU, non sulla velocità di inferenza dopo che il modello è caricato.
  • Per la maggior parte degli utenti che eseguono l’inferenza degli LLM su una singola GPU, il numero di lane non è un problema significativo.
  • Per l’addestramento o i carichi di lavoro multi-GPU, più lane (x8/x16) e interconnessioni a larghezza di banda più elevate (NVLink/SXM) offrono guadagni di prestazioni sostanziali.