В чем преимущества и недостатки запуска LLM на нескольких GPU?

Некоторые преимущества запуска LLM на нескольких GPU:

• Оптимизация производительности. github.com Распределение нагрузки между несколькими GPU может значительно ускорить обучение или вывод. github.com
• Масштабируемость. github.com Конфигурации с несколькими GPU позволяют лучше масштабироваться, что важно для больших наборов данных или сложных архитектур моделей. github.com
• Запуск моделей, которые не помещаются в память одной видеокарты. alesha.pro

Некоторые недостатки запуска LLM на нескольких GPU:

• Неравномерное распределение ресурсов. alesha.pro Это может происходить, поскольку видеокарты имеют разный объём vRAM. alesha.pro
• Проблемы с охлаждением. digital-razor.ru Графические ускорители потребляют большое количество энергии, которая нужна им для обеспечения высокой производительности. digital-razor.ru
• Нагрузка на программную часть. digital-razor.ru Особенно она возрастает, если к LLM-серверу будет доступ у тысяч или даже миллионов пользователей. digital-razor.ru

Таким образом, запуск LLM на нескольких GPU имеет свои плюсы и минусы, и выбор такого решения зависит от конкретных задач и требований к системе.