LocalAI LLM Single vs Multi GPU Testing scaling to 6x 4060TI 16GB GPUS

RoboTF AI

24 Mar 202420:30

Summary

TLDRこのビデオスクリプトでは、自宅のラボでKubernetesクラスター内で大きな言語モデルを実行するための「ローカルAI」プロジェクトを紹介しています。ビデオでは、Asus WS x299 Sage 10GマザーボードとCore i9 7960X CPU、さらに6つのPNY 4060 TI GPUを使用して、Llama 2 13Bモデルのパフォーマンスをテストします。単一GPUから6GPUまでテストを行って、応答時間を比較分析し、複数のGPUを利用することでVRAMをスケーリングするコスト効率的な方法を探求しています。

Takeaways

😀 スクリプトは、ラボでのテストについて説明しており、特にローカルAIを使用してKubernetesクラスター内で大きな言語モデルを実行する方法に焦点を当てています。
🔧 ローカルAIは、KubernetesクラスターまたはDockerコンテナ内で大きな言語モデルを実行できるプロジェクトで、非常に使いやすく、ビデオの作成者はこのプロジェクトを推奨しています。
💻 テストには、GPUノードが使用され、その仕様にはAsus WS x299 Sage 10Gマザーボード、Core i9 7960X CPU、および256GBのDDR4 RAMが含まれています。
🚀 テストでは、6つのPNY 4060 TI GPUが使用されており、それぞれ16GBのVRAMを備えています。これらのGPUは、LLMsやAIの実行に適しており、ゲームにも使用できます。
📈 テストは、100トークンの静的なプロンプトを10回繰り返し、1つのGPUから6つのGPUまでのさまざまな構成で実行されました。
⏱️ テストのメトリックには、プロンプトの評価時間、評価時間、トークン毎秒、および評価トークン毎秒が含まれています。
📊 結果は、プロンプトの評価時間、評価時間、およびトークン毎秒のパフォーマンスを比較することで得られました。
📉 データによると、GPUの数を増やすことでパフォーマンスが大幅に向上するとは限りませんが、スケーラビリティは示されています。
💬 ビデオでは、モデルのロードにかかる時間を無視し、モデルがロードされた後の実際のテスト時間を記録しています。
📝 最終的なデータは、グラフで示されており、GPUのスケールアウトがパフォーマンスに及ぼす影響を視覚的に比較できます。
💭 作成者は、大きなVRAMを持つ高価なGPUではなく、複数のGPUを使用してコストを節約することを検討する価値があると結論づけています。

Q & A

ビデオで紹介されたテスト環境はどのようなものを使用していますか？
-ビデオでは、Kubernetesクラスター内でローカルAIを使用し、Dockerコンテナで大きな言語モデルを実行しています。
ローカルAIとはどのようなプロジェクトですか？
-ローカルAIは、KubernetesクラスターやDockerコンテナ内で大きな言語モデルを実行できるプロジェクトで、ビデオの主題となるテストを容易にします。
ビデオで使用されたメインのハードウェア仕様は何ですか？
-メインのハードウェア仕様は、Asus WS x299 Sage 10gマザーボード、Core i9 7960x CPU、256GB DDR4 RAM、2TB NVMeドライブ、そして6つのPNY 4060 TI GPUです。
ビデオでテストに使用されたGPUの仕様は何ですか？
-テストに使用されたGPUはPNY 4060 TIで、それぞれ16GBのVRAMを持ち、PCIe 8Xで動作します。
ビデオで実施されたテストの目的は何ですか？
-ビデオのテストの目的は、単一GPUから複数GPUまでのスケールで、大きな言語モデルのパフォーマンスを比較することです。
テストで使用されたプロンプトのトークン数はどれくらいですか？
-テストで使用されたプロンプトは、静的な100トークンベースで、同じプロンプトを10回繰り返してテストしました。
ビデオのテスト結果をまとめたグラフは何を示していますか？
-ビデオのグラフは、プロンプトの評価時間、評価時間、トータルタイム、プロンプトトークン毎秒、評価トークン毎秒を示しており、これらの指標を使ってGPUのスケーラビリティとパフォーマンスを比較しています。
ビデオの主な結論は何ですか？
-ビデオの主な結論は、複数の4060 TI GPUを使用することで、コスト効率よくVRAMを拡張し、大きな言語モデルを実行できることです。
ビデオで実施されたテストにおいて、最もパフォーマンスが向上したのはどの段階ですか？
-ビデオによると、単一GPUから2GPU、3GPU、4GPU、6GPUへとスケールアップしていく中で、パフォーマンスの向上は非常に微小であることが示唆されています。
ビデオのテスト結果から、GPUのスケーラビリティについて何を学ぶことができますか？
-ビデオのテスト結果から、複数のGPUを用いることで大規模なVRAMを必要とする高価なGPUを節約しながらも、効果的にスケーラビリティを確保することができると学ぶことができます。