LLM-prestaties en PCIe-lanes: Belangrijke overwegingen

Overweegt u een tweede GPU te installeren voor LLMs?

Inhoud

Hoe beïnvloeden PCIe-lanes de prestaties van LLM’s? Afhangend van de taak. Voor training en multi-GPU-inferentie - is de prestatievermindering aanzienlijk.

Voor single-GPU, wanneer de LLM al in de VRAM zit - is er vrijwel geen verschil.

“Moederbord met veel PCI-lanes” Deze afbeelding is automatisch gegenereerd met Flux - text to image LLM .

  • Model Laden: Het aantal PCIe-lanes beïnvloedt vooral de snelheid waarmee modelgewichten worden geladen vanuit de systeem-RAM naar de GPU-VRAM. Meer lanes (bijvoorbeeld x16) zorgen voor snellere overdrachten en verminderen de initiële laadtijd. Zodra het model in de GPU-geheugen is geladen, heeft de PCIe-bandbreedte weinig invloed op de inferentiesnelheid, tenzij het model of de gegevens vaak moeten worden uitgewisseld tussen VRAM en CPU.
  • Inferentiesnelheid: Voor typische LLM-inferentietaken heeft het aantal PCIe-lanes weinig invloed na het laden van het model, omdat de berekeningen binnen de GPU plaatsvinden. Pas wanneer resultaten of tussenliggende gegevens vaak moeten worden overgedragen naar de CPU of tussen GPUs, wordt de PCIe-bandbreedte een beperking.
  • Training en Multi-GPU-configuraties: Voor training, vooral met meerdere GPUs, wordt de PCIe-bandbreedte belangrijker. Lagere lane-aantallen (bijvoorbeeld x4) kunnen de training aanzienlijk vertragen vanwege de toegenomen communicatie tussen GPUs en het schudden van gegevens. Voor de beste resultaten wordt minstens x8 lanes per GPU aanbevolen in multi-GPU-systemen.

Prestatievergelijking: PCIe-lanes en GPU-interconnects

Configuratie Invloed op LLM-inferentie Invloed op LLM-training Belangrijke aantekeningen
PCIe x16 per GPU Snelste laadtijd, ideaal voor grote modellen Beste voor multi-GPU-training Standaard voor high-end werkstations en servers
PCIe x8 per GPU Slighter langzamere laadtijd, verwaarlogbaar inferentieverlies Acceptabel voor multi-GPU Kleine prestatieverlies, vooral in 2-4 GPU-configuraties
PCIe x4 per GPU Merkbaar langzamere laadtijd, geringe inferentieinvloed Aanzienlijke vertraging bij training Niet aanbevolen voor training, werkt wel voor single-GPU-inferentie
SXM/NVLink (bijv. H100) Veel snellere inter-GPU communicatie, tot 2,6x sneller inferentie dan PCIe Uitstekend voor grote schaaltraining Ideaal voor enterprise-schaal LLMs, mogelijkheid tot GPU-unificatie
  • SXM vs PCIe: De SXM-vormfactor van NVIDIA (met NVLink) biedt aanzienlijk hogere inter-GPU-bandbreedte dan PCIe. Bijvoorbeeld leveren H100 SXM5 GPUs tot 2,6x snellere LLM-inferentie dan H100 PCIe, vooral in multi-GPU-configuraties. Dit is cruciaal voor grote modellen en gedistribueerde werkbelastingen.
  • PCIe-generatie: Het upgraden van PCIe 3.0 naar 4.0 of 5.0 biedt meer bandbreedte, maar voor de meeste kleine schaal of single-GPU-inferentie is de praktische voordelen beperkt. Voor grote clusters of zware multi-GPU-training helpen hogere PCIe-generaties met parallelisatie en gegevensoverdracht.

Praktische aanbevelingen

  • Single-GPU LLM-inferentie: Na het laden van het model is het aantal PCIe-lanes geen grote beperking. x4 lanes zijn meestal voldoende, hoewel x8 of x16 de laadtijd verkleinen.
  • Multi-GPU-inferentie/training: Voorkeur voor x8 of x16 lanes per GPU. Lagere lane-aantallen kunnen inter-GPU-communicatie beperken, wat zowel training als grote schaal inferentie vertraagt.
  • Enterprise/onderzoeksschaal: Voor de grootste modellen en de beste prestaties zijn SXM/NVLink-systemen (bijv. DGX, HGX) superieur, wat veel snellere gegevensuitwisseling tussen GPUs en hogere doorvoer mogelijk maakt.

“Het uitvoeren van GPUs op 4x lanes is prima, vooral als je maar 2 GPUs hebt. Voor een 4 GPU-configuratie zou ik liever 8x lanes per GPU hebben, maar het uitvoeren ervan op 4x lanes zal waarschijnlijk slechts een prestatieverlies van ongeveer 5-10% veroorzaken als je ze paralleliseert over alle 4 GPUs.”

Samenvatting

  • Het aantal PCIe-lanes beïnvloedt vooral het laden van modellen en de communicatie tussen GPUs, niet de inferentiesnelheid na het laden van het model.
  • Voor de meeste gebruikers die LLM-inferentie uitvoeren op een enkele GPU, is het aantal lanes geen aanzienlijke zorg.
  • Voor training of multi-GPU-werkbelastingen bieden meer lanes (x8/x16) en hogere bandbreedte-interconnects (NVLink/SXM) aanzienlijke prestatievoordelen.