LLMの性能とPCIeレーン：重要な考慮点

LLM用に2番目のGPUをインストールを検討中ですか？

目次

PCIe レーンがLLMの性能に与える影響? タスクによります。トレーニングやマルチGPUの推論では、パフォーマンスの低下が顕著です。

単一GPUの場合、LLMがすでにVRAMにロードされている場合は、ほとんど差はありません。

“多くのPCIレーンを持つマザーボード” この画像は、Flux - テキストから画像を生成するLLM で自動生成されました。

  • モデルのロード: PCIeレーンの数は、モデルの重みがシステムRAMからGPU VRAMにロードされる速度に主に影響を与えます。レーン数が多いほど（例: x16）、転送が速くなり、初期ロード時間が短縮されます。モデルがGPUメモリにロードされた後は、推論速度はPCIe帯域幅に大きく影響されません。ただし、モデルやデータが頻繁にVRAMとCPUの間、またはGPU同士の間でスワップされる場合を除きます。
  • 推論速度: 通常のLLM推論タスクでは、モデルがロードされた後はPCIeレーン数の影響はほとんどありません。計算はGPU内で行われるため、結果や中間データが頻繁にCPUに戻る、またはGPU間で転送される必要がある場合に限り、PCIe帯域幅がボトルネックになります。
  • トレーニングとマルチGPU構成: トレーニング、特に複数GPUを使用する場合、PCIe帯域幅はより重要になります。レーン数が少ない（例: x4）と、GPU間の通信やデータのシャッフルが増加し、トレーニングが著しく遅くなります。最適な結果を得るには、マルチGPUシステムでは少なくともGPUごとにx8レーンを推奨します。

パフォーマンス比較: PCIeレーンとGPUインターコネクト

設定 LLM推論への影響 LLMトレーニングへの影響 主な注意点
GPUごとにPCIe x16 最も高速なロード時間、大規模モデルに最適 マルチGPUトレーニングに最適 高性能ワークステーションやサーバーでの標準設定
GPUごとにPCIe x8 やや遅いロード、推論への影響はほぼない マルチGPUトレーニングには許容範囲 2〜4 GPU構成ではわずかなパフォーマンス低下
GPUごとにPCIe x4 明らかに遅いロード、推論への影響はわずか トレーニングが大幅に遅くなる トレーニングには推奨されないが、単一GPU推論には使用可能
SXM/NVLink（例: H100） GPU間通信が非常に高速、PCIeと比べて最大2.6倍高速な推論 大規模トレーニングに最適 企業規模のLLMに最適、GPU統合を可能にする
  • SXM vs PCIe: NVIDIAのSXMフォームファクター（NVLink付き）は、PCIeと比べてGPU間の帯域幅がはるかに高くなります。例えば、H100 SXM5 GPUは、特にマルチGPU構成では、H100 PCIeと比べてLLM推論が最大2.6倍高速になります。これは、大規模モデルや分散ワークロードにとって非常に重要です。
  • PCIe世代: PCIe 3.0から4.0や5.0へのアップグレードは帯域幅を増やしますが、小規模または単一GPUのLLM推論では実用的な利点はほとんどありません。大規模なクラスタや重いマルチGPUトレーニングでは、PCIeの高世代が並列化やデータ転送に役立ちます。

実用的な推奨事項

  • 単一GPUのLLM推論: モデルがロードされた後、PCIeレーン数は大きなボトルネックにはなりません。x4レーンは通常十分ですが、x8またはx16レーンはロード時間を短縮します。
  • マルチGPUの推論/トレーニング: GPUごとにx8またはx16レーンを推奨します。レーン数が低いと、GPU間通信がボトルネックになり、トレーニングや大規模推論の速度が低下します。
  • 企業/研究規模: 最大規模のモデルと最高速度を求める場合は、SXM/NVLinkベースのシステム（例: DGX、HGX）が最適です。GPU間のデータ交換が非常に高速になり、スループットが向上します。

“4レーンでGPUを動作させても問題ありません、特に2つのGPUしか持っていない場合です。4つのGPU構成では、GPUごとに8レーンを推奨しますが、4レーンで動作させても、すべての4つのGPUにわたって並列化した場合、パフォーマンスは約5〜10％低下するだけでしょう。”

まとめ

  • PCIeレーン数は、モデルがロードされた後の推論速度には影響を与えませんが、モデルロードとGPU間通信に影響を与えます。
  • 単一GPUでLLM推論を行う大多数のユーザーにとって、レーン数は重要な問題ではありません。
  • トレーニングやマルチGPUワークロードでは、より多くのレーン（x8/x16）と高帯域幅のインターコネクト（NVLink/SXM）は、パフォーマンスの大幅な向上をもたらします。

有用なリンク