Yếu tố quan trọng nhất khi chọn GPU cho AI là dung lượng bộ nhớ đồ họa (VRAM), vì toàn bộ trọng số mô hình cần được nạp vào VRAM để chạy nhanh.
Ước lượng VRAM cần thiết
Một cách ước lượng đơn giản cho suy luận: mỗi tỷ tham số cần khoảng 2 GB VRAM ở độ chính xác 16-bit, khoảng 1 GB ở 8-bit và khoảng 0,5–0,6 GB ở 4-bit, chưa tính bộ nhớ cho ngữ cảnh. Như vậy mô hình 8 tỷ tham số ở 16-bit cần khoảng 16 GB, còn mô hình 70 tỷ tham số lượng tử hóa 4-bit cần khoảng 40 GB.
Gợi ý theo nhu cầu
- RTX 3090, RTX 4090 (24 GB): chi phí tốt cho suy luận mô hình 7–14 tỷ tham số, AI tạo ảnh, tinh chỉnh LoRA.
- A40, L40S hoặc RTX 6000 Ada (48 GB): chạy mô hình 30–70 tỷ tham số đã lượng tử hóa, phục vụ nhiều người dùng cùng lúc.
- A100 (80 GB): tinh chỉnh toàn phần, huấn luyện mô hình chuyên biệt, xử lý ngữ cảnh dài.
- H100 (80 GB): huấn luyện mô hình lớn, nghiên cứu chuyên sâu cần hiệu năng cao nhất.
Đừng quên CPU, RAM và ổ cứng
Ổ NVMe tốc độ cao giúp nạp mô hình và bộ dữ liệu nhanh hơn, RAM hệ thống nên lớn hơn VRAM để xử lý dữ liệu đầu vào. Tham khảo các cấu hình cân đối sẵn tại trang Máy chủ GPU AI.
Bình luận