Os rápidos avanços na IA levaram a uma demanda extraordinária por GPUs, que são notoriamente caras e conhecidas por suas altas necessidades de energia e tendência a ficar ociosas. No entanto, existem ferramentas para permitir uma inovação de IA mais rápida por meio de acessibilidade e escalabilidade.

Roteiro para avaliar a utilização da GPU

Antes de lançar um projeto de IA, é importante avaliar o uso da GPU para ajudar a estabelecer uma linha de base para entender como os custos estão se acumulando. Não fazer isso pode resultar em um golpe significativo nos resultados financeiros de uma empresa. Melhor desempenho e alocação de recursos, fluxos de trabalho aprimorados e eliminação de ineficiências são apenas alguns dos benefícios de uma avaliação que aborda:

• Taxa de utilização
• Latência de inferência
• Tempos de partida a frio
• Throughput
• Uso de memória
• Tempo ocioso da GPU

Avaliação de valor

Para minimizar o tempo de inatividade da GPU, melhorar as margens brutas e planejar um orçamento com mais precisão, uma análise de custo/benefício que usa ferramentas de monitoramento pode ajudar a rastrear o uso da GPU.

• Minimize o tempo de inatividade da GPU: o tempo de inatividade é um custo desnecessário e evitável. Ferramentas de análise, como o run.ai da Nvidia, podem fornecer às empresas informações sobre como suas GPUs estão sendo utilizadas e podem identificar GPUs inativas - e caras.
• Otimize as margens brutas: o provisionamento estático e o superprovisionamento significam que muitas implementações de inferência de IA são executadas sem atingir sua capacidade, normalmente abaixo de 30%. Existem maneiras de agilizar as implementações e economizar dinheiro: o processamento em lote melhora a produção em até 70% sem adicionar hardware à mistura.
• Orçamento de inferência preciso: uma melhor compreensão dos padrões de uso pode ajudar as equipes a identificar desperdícios e economizar dinheiro. As equipes de aprendizado de máquina devem executar auditorias regularmente para ter uma noção melhor de seus gastos com inferência, conectando os custos aos padrões de uso.

Dimensionamento automático e otimização

As empresas podem melhorar a eficiência na alocação de capital utilizando serviços de dimensionamento automático e balanceamento de carga, que podem adicionar ou remover GPUs e outras fontes de energia automaticamente com base em seus níveis de tarefa. Isso permite que as equipes se concentrem na criação e comercialização de produtos e no atendimento às necessidades dos clientes, em vez de se preocupar com o impacto potencial de seu trabalho no uso da GPU.

Além disso, a implementação de técnicas como quantização e otimização de modelos permite a simplificação do modelo, usando menos energia e aumentando a eficiência. À medida que o interesse por produtos de IA impulsiona a demanda por GPUs, os desenvolvedores devem continuar a desenvolver eficiências para permitir a inovação.

Compartilhamento de recursos

O compartilhamento de pools de GPU permite que mais de um modelo seja executado em uma GPU, aumentando assim a utilização em até 90%. Fornecedores de nuvem como AWS e Google Cloud Platform podem ajudar com isso.

À medida que os recursos são realocados, compartilhá-los oferece flexibilidade de implantação sem trabalho adicional.

Ferramentas com recursos de agendamento de GPU podem ser implementadas para eliminar a atribuição manual de tarefas de GPU; em vez disso, essas ferramentas podem atribuir automaticamente GPUs a tarefas conforme necessário.

Você pode simplificar o agendamento de tarefas atribuindo recursos de GPU usando cotas, enfileiramento ou multilocação, ou garantir que os recursos de GPU sejam usados quando necessário, permitindo que as cargas de trabalho compartilhem uma GPU. Os painéis podem ajudar a rastrear a utilização da GPU, identificar onde os recursos são necessários, monitorá-los continuamente e evitar a subutilização da GPU.

O dimensionamento automático pode liberar GPUs quando elas não estão em uso e pode gerenciá-las em resposta a uma demanda maior. Por fim, as equipes podem se concentrar no desenvolvimento contando com fornecedores de serviços gerenciados que gerenciam virtualização, monitoramento e dimensionamento automático.

O resultado final é que cabe às empresas otimizar a utilização da GPU, tomando as medidas necessárias para minimizar o consumo de energia, os custos e o tempo.