LLM-prestanda och PCIe-lanes: Väsentliga överväganden

Tänker du på att installera en andra GPU för LLMs?

Sidinnehåll

Hur PCIe-lanes påverkar LLM-prestanda? Beroende på uppgiften. Vid träning och multi-gpu-inferens - prestandafallet är betydande.

För single-gpu, när LLM redan är i VRAM - nästan ingen skillnad.

“Motherboard med många PCI-lanes” Detta bild är autogenererad med Flux - text till bild LLM .

  • Modellladdning: Antalet PCIe-lanes påverkar främst hastigheten vid vilken modellvikter laddas från systemminne till GPU-VRAM. Fler lanes (t.ex. x16) möjliggör snabbare överföringar, vilket minskar initiala laddningstider. När modellen är laddad i GPU-minnet påverkar PCIe-bandbredden inferenshastigheten endast marginellt, om inte modellen eller data måste bytas in och ut ur VRAM ofta.
  • Inferenshastighet: För typiska LLM-inferensuppgifter har antalet PCIe-lanes minimal inverkan efter att modellen är laddad, eftersom beräkningarna sker inom GPU:n. Endast när resultat eller mellanliggande data måste överföras tillbaka till CPU:n eller mellan GPU:er blir PCIe-bandbredden en flaskhals.
  • Träning och multi-GPU-uppsättningar: För träning, särskilt med flera GPU:er, blir PCIe-bandbredden mer kritisk. Lägre antal lanes (t.ex. x4) kan betydligt sakta ner träningen på grund av ökad inter-GPU-kommunikation och datablandning. För bästa resultat rekommenderas minst x8 lanes per GPU i multi-GPU-system.

Prestandajämförelse: PCIe-lanes och GPU-interconnects

Konfiguration Påverkan på LLM-inferens Påverkan på LLM-träning Viktiga anteckningar
PCIe x16 per GPU Snabbast laddningstider, optimal för stora modeller Bäst för multi-GPU-träning Standard för högpresterande arbetsstationer och servrar
PCIe x8 per GPU Lätt långsammare laddning, försumbar inferensförlust Acceptabelt för multi-GPU Liten prestandaförlust, särskilt i 2-4 GPU-uppsättningar
PCIe x4 per GPU Märkbart långsammare laddning, liten inverkan på inferens Betydande träningssaknande Rekommenderas inte för träning, men fungerar för single-GPU-inferens
SXM/NVLink (t.ex. H100) Mycket snabbare inter-GPU-kommunikation, upp till 2,6x snabbare inferens jämfört med PCIe Överlägsen för stor skala träning Idealisk för företagsstora LLMs, möjliggör GPU-unifiering
  • SXM vs PCIe: NVIDIA:s SXM-formfaktor (med NVLink) erbjuder betydligt högre inter-GPU-bandbredd jämfört med PCIe. Till exempel ger H100 SXM5 GPU:er upp till 2,6x snabbare LLM-inferens än H100 PCIe, särskilt i multi-GPU-uppsättningar. Detta är avgörande för stora modeller och distribuerade arbetsbelastningar.
  • PCIe-generering: Att uppgradera från PCIe 3.0 till 4.0 eller 5.0 ger mer bandbredd, men för de flesta småskaliga eller single-GPU LLM-inferens är den praktiska nyttan minimal. För stora kluster eller tung multi-GPU-träning hjälper högre PCIe-genereringar med parallellisering och dataöverföring.

Praktiska rekommendationer

  • Single-GPU LLM-inferens: Antalet PCIe-lanes är inte en stor flaskhals efter att modellen är laddad. x4 lanes är vanligtvis tillräckligt, även om x8 eller x16 minskar laddningstiderna.
  • Multi-GPU-inferens/träning: Föredra x8 eller x16 lanes per GPU. Lägre antal lanes kan flaskhalsa inter-GPU-kommunikationen, vilket saknar både träning och stor skala inferens.
  • Företags-/forskningsnivå: För de största modellerna och snabbast prestanda är SXM/NVLink-baserade system (t.ex. DGX, HGX) överlägsna, vilket möjliggör mycket snabbare datautbyte mellan GPU:er och högre genomströmning.

“Att köra GPU:er på 4x lanes är okej, särskilt om du bara har 2 GPU:er. För en 4 GPU-uppsättning skulle jag föredra 8x lanes per GPU, men att köra dem på 4x lanes kommer troligen bara minska prestandan med cirka 5-10% om du parallelliserar över alla 4 GPU:er.”

Sammanfattning

  • Antalet PCIe-lanes påverkar främst modellladdning och inter-GPU-kommunikation, inte inferenshastigheten efter att modellen är laddad.
  • För de flesta användare som kör LLM-inferens på en enda GPU är antalet lanes inte ett betydande problem.
  • För träning eller multi-GPU-uppgifter erbjuder fler lanes (x8/x16) och högre bandbreddsinterconnects (NVLink/SXM) betydande prestandavinst

Användbara länkar