Dolgozzunk a felhőben!
A mesterséges intelligencia programok közös jellemzője, hogy óriási mennyiségű számítási kapacitást igényelnek.
Az elmúlt években az irodai számítógépek olyan sokat fejlődtek, hogy bőven gyorsabban tudnak dolgozni, mint amire ténylegesen szükség volt. Leginkább csak a játékok és a 3D programok igényeltek még olyan teljesítményt, amihez speciális grafikai kártyákra volt szükség.
Amióta viszont a mesterséges intelligencia belépett a mindennapokba, mindez megváltozott.
PixelRita írd le, hogy mi a CPU, a GPU a VRAM és ezek miért fontosak a mesterséges intelligencia szempontjából
Lássuk, mit kell tudni a CPU-ról és GPU-ról, és hogyan állnak kapcsolatban a mesterséges intelligenciával!
🧠 CPU (Central Processing Unit - Központi Feldolgozó Egység): A számítógép "agyának" tekinthető, amely felelős a legtöbb alapvető utasítás és művelet végrehajtásáért. Általános célú processzor, ami különféle típusú feladatok elvégzésére képes.
🎮 GPU (Graphics Processing Unit - Grafikai Feldolgozó Egység): Eredetileg a képek feldolgozására tervezték a videojátékokhoz, de kiderült, hogy rendkívül hatékonyan képes párhuzamosan nagy mennyiségű adatot feldolgozni, ami ideálissá teszi a mesterséges intelligencia és a mélytanulás számítási feladataihoz.
🔄 A különbség a CPU és GPU között: Míg a CPU néhány erős maggal rendelkezik, amelyek képesek különböző típusú feladatokat elvégezni, a GPU sokkal több, de kevésbé erős magot tartalmaz, amelyek kifejezetten jól teljesítenek a párhuzamos műveletekben. Ezért a GPU-k ideálisak olyan műveletekhez, ahol ugyanazt a feladatot kell sok adaton egyszerre végrehajtani, mint például a képfeldolgozás vagy a mélytanulás.
💾 VRAM (Video RAM): A VRAM a GPU által használt különálló memória, amely gyors hozzáférést biztosít a nagy méretű adatokhoz, ami nélkülözhetetlen a mélytanulási modellekben, ahol az adatok és modellek mérete gyakran túllépi a normál rendszermemória kapacitását. A mesterséges intelligenciában a VRAM lehetővé teszi, hogy nagyobb modelleket és bonyolultabb számításokat gyorsabban végezhessen el a rendszer.
🚀 A mesterséges intelligencia és mélytanulás terén a GPU-k használata kulcsfontosságú a hatalmas adatmennyiség és számításigény kezelésére, amit a VRAM még hatékonyabbá tesz! 💜Köszönöm Rita!
Most készíts egy táblázatot néhány példával, hogy egyes MI műveletekhez mennyi VRAM szükséges.
Természetesen! Itt van egy táblázat, amely összehasonlítja különböző típusú műveletekhez szükséges VRAM mennyiséget. Fontos megjegyezni, hogy a VRAM igény nagymértékben függ az alkalmazott technológiától, a modell méretétől és architektúrájától, valamint a feladat komplexitásától. Az itt bemutatott értékek tájékoztató jellegűek és az egyes műveletekhez szükséges VRAM mérete változhat.| Feladat típusa | VRAM szükséglet megközelítése |
|---|---|
| 512×512 pixeles kép készítése | 2-4 GB |
| 1024×1024 pixeles kép készítése | 4-8 GB |
| 2048×2048 pixeles kép készítése | 8-16 GB |
| 1 mondat megítése | 1-2 GB (alap NLP modellek) |
| 1 A4-es oldal megírása | 1-2 GB (szövegfeldolgozás) |
| Novella megírása (kb. 20,000 szó) | 2-4 GB |
| Könyv megírása (kb. 100,000 szó) | 4-8 GB |
| Lexikon összeállítása (több millió szó) | 8-16 GB |
| 5 másodperces videó készítése | 4-8 GB (videófeldolgozás) |
| Nagy felbontású (4K) videó szerkesztése | 8-16 GB |
| 3D modellezés és renderelés | 16-32 GB |
| Mélytanulási modellek képzése (pl. GPT-3) | 24-48 GB |
| Nagyon nagy méretű adatbázisok kezelése | 32-64 GB |
| Speciális vizuális effektek készítése filmekhez | 64-128 GB |
| Extrém méretű neurális hálózatok, mint az új generációs AI modellek | 128 GB felett |
Ezek az értékek az aktuális technológiai állapotot tükrözik, és a fejlődés folyamán változhatnak. A VRAM igény növekszik a feladat bonyolultságával és az adatok méretével arányosan. 💻💫Köszönöm!
A fenti táblázatban jól látszik, hogyha a mesterséges intelligenciával nyomdakész képet készítünk, vagy csak az irodai dokumentumokat akarjuk kezelni, akkor már mindjárt a 16 GB-os VRAM-ban kell gondolkodnunk. Ez sokszor több, mint a legtöbb irodában a „sima” memória (RAM).
Egy 16 GB-os videókártya (NVIDIA RTX szükséges) 1000 USD körül van. De még szükséges a számítógép is, amiben ez működni fog, ami további kb. 2000 USD-t jelent. Vagyis legalább 3000 USD-vel kell számolni, ha egy mesterséges intelligenciát használó gépet szeretnénk otthonra vagy az irodába. Magyar forintra átszámolva kicsit több, mint egymillió (2024. május).
Amennyiben nem akarunk ennyit költeni, akkor választhatunk speciális GPU felhő szolgáltatásokat. Ezek leginkább akkor érik meg, ha havonta csak néhány órát használjuk a mesterséges intelligenciát. Szolgáltatástól függően általában 0.5 – 1.0 USD körül bérelhetünk egy szervert egy órára (még az 1 dolláros ár mellett is napi 8 órás használattal 375 nap alatt érjük el azt az árat, ami egy teljesen új számítógépé).
Erre az oldalra összegyűjtünk néhány GPU szerver szolgáltatást, amit vagy kipróbáltunk vagy ajánlottak.
Grafikai szerverek
A RunPod egy globális, GPU-alapú felhőplatform, amely kifejezetten MI fejlesztésre lett tervezve. A platform lehetővé teszi MI modellek fejlesztését, tréningjét és skálázását egy integrált környezetben.
A Think Diffusion egy teljes körű, kezelhető Stable Diffusion munkaterület, amely lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy lenyűgöző vizuális anyagokat hozzanak létre egy privát, személyes művészeti laborban, amely a felhőben található. A felület egyszerűtől a professzionális szintig terjed, így mindenki megtalálhatja a számára megfelelő beállításokat.
Replicate AI egy felhőalapú szolgáltatás, amely lehetővé teszi a mesterséges intelligencia modellek egyszerű használatát és integrálását különböző projektekbe. A platform támogatja a legújabb MI modelleket, mint a Stability AI’s SDXL és a Plasma, amelyeket API-n keresztül lehet elérni.
