Некоторые преимущества запуска LLM на нескольких GPU:

• Оптимизация производительности. 4 Распределение нагрузки между несколькими GPU может значительно ускорить обучение или вывод. 4
• Масштабируемость. 4 Конфигурации с несколькими GPU позволяют лучше масштабироваться, что важно для больших наборов данных или сложных архитектур моделей. 4
• Запуск моделей, которые не помещаются в память одной видеокарты. 5

Некоторые недостатки запуска LLM на нескольких GPU:

• Неравномерное распределение ресурсов. 5 Это может происходить, поскольку видеокарты имеют разный объём vRAM. 5
• Проблемы с охлаждением. 3 Графические ускорители потребляют большое количество энергии, которая нужна им для обеспечения высокой производительности. 3
• Нагрузка на программную часть. 3 Особенно она возрастает, если к LLM-серверу будет доступ у тысяч или даже миллионов пользователей. 3

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