Kinerja LLM dan Jalur PCIe: Pertimbangan Penting

Mempertimbangkan pemasangan GPU kedua untuk LLM?

Konten Halaman

Bagaimana Jalur PCIe Mempengaruhi Kinerja LLM? Tergantung pada tugasnya. Untuk pelatihan dan inferensi multi-GPU — penurunan kinerja sangat signifikan.

Untuk satu GPU, ketika LLM sudah berada di VRAM — hampir tidak ada perbedaan.

“Motherboard dengan banyak jalur PCI” Gambar ini dihasilkan secara otomatis dengan Flux - LLM teks ke gambar .

  • Pemuatan Model: Jumlah jalur PCIe secara utama memengaruhi kecepatan pemuatan bobot model dari RAM sistem ke VRAM GPU. Semakin banyak jalur (misalnya, x16) memungkinkan transfer yang lebih cepat, mengurangi waktu pemuatan awal. Setelah model dimuat ke dalam memori GPU, kecepatan inferensi hampir tidak terpengaruh oleh bandwidth PCIe, kecuali model atau data harus sering dipindahkan masuk dan keluar dari VRAM.
  • Kecepatan Inferensi: Untuk tugas inferensi LLM biasa, jumlah jalur PCIe memiliki dampak minimal setelah model dimuat, karena komputasi terjadi di dalam GPU. Hanya ketika hasil atau data antara harus sering dikirim kembali ke CPU atau antar GPU, bandwidth PCIe menjadi penghalang.
  • Pelatihan dan Konfigurasi Multi-GPU: Untuk pelatihan, terutama dengan beberapa GPU, bandwidth PCIe menjadi lebih kritis. Jumlah jalur yang lebih rendah (misalnya, x4) dapat secara signifikan memperlambat pelatihan karena komunikasi antar-GPU dan pengacakan data yang meningkat. Untuk hasil terbaik, setidaknya x8 jalur per GPU disarankan dalam sistem multi-GPU.

Perbandingan Kinerja: Jalur PCIe dan Interkoneksi GPU

Konfigurasi Dampak pada Inferensi LLM Dampak pada Pelatihan LLM Catatan Penting
PCIe x16 per GPU Waktu pemuatan tercepat, optimal untuk model besar Terbaik untuk pelatihan multi-GPU Standar untuk workstation dan server tingkat tinggi
PCIe x8 per GPU Sedikit lebih lambat dalam pemuatan, penurunan inferensi tidak signifikan Dapat diterima untuk multi-GPU Kehilangan kinerja minor, terutama dalam konfigurasi 2-4 GPU
PCIe x4 per GPU Pemuatan jauh lebih lambat, dampak inferensi kecil Perlambatan pelatihan yang signifikan Tidak disarankan untuk pelatihan, tetapi dapat digunakan untuk inferensi single-GPU
SXM/NVLink (misalnya, H100) Komunikasi antar-GPU yang jauh lebih cepat, hingga 2,6x lebih cepat inferensi dibanding PCIe Unggul untuk pelatihan skala besar Ideal untuk LLM skala enterprise, memungkinkan unifikasi GPU
  • SXM vs PCIe: Bentuk faktor SXM dari NVIDIA (dengan NVLink) menyediakan bandwidth antar-GPU yang jauh lebih tinggi dibandingkan PCIe. Misalnya, GPU H100 SXM5 menyediakan inferensi LLM hingga 2,6x lebih cepat dibandingkan H100 PCIe, terutama dalam konfigurasi multi-GPU. Ini sangat penting untuk model besar dan beban kerja terdistribusi.
  • Generasi PCIe: Pembaruan dari PCIe 3.0 ke 4.0 atau 5.0 menyediakan bandwidth yang lebih besar, tetapi untuk sebagian besar beban kerja kecil atau inferensi single-GPU, manfaat praktisnya minimal. Untuk klaster besar atau pelatihan multi-GPU berat, generasi PCIe yang lebih tinggi membantu dalam paralelisasi dan transfer data.

Rekomendasi Praktis

  • Inferensi LLM Single-GPU: Setelah model dimuat, jumlah jalur PCIe bukanlah penghalang utama. Jalur x4 biasanya cukup, meskipun x8 atau x16 akan mengurangi waktu pemuatan.
  • Inferensi/Pelatihan Multi-GPU: Pilih x8 atau x16 jalur per GPU. Jumlah jalur yang lebih rendah dapat menghambat komunikasi antar-GPU, memperlambat baik pelatihan maupun inferensi skala besar.
  • Skala Enterprise/Penelitian: Untuk model terbesar dan kinerja tercepat, sistem berbasis SXM/NVLink (misalnya, DGX, HGX) lebih unggul, memungkinkan pertukaran data antar-GPU yang jauh lebih cepat dan throughput yang lebih tinggi.

“Mengoperasikan GPU dengan 4 jalur adalah cukup baik, terutama jika Anda hanya memiliki 2 GPU. Untuk konfigurasi 4 GPU, saya akan lebih memilih 8 jalur per GPU, tetapi menjalankannya pada 4 jalur kemungkinan hanya akan mengurangi kinerja sekitar 5-10% jika Anda memparalelkan semua 4 GPU.”

Kesimpulan

  • Jumlah jalur PCIe utamanya memengaruhi pemuatan model dan komunikasi antar-GPU, bukan kecepatan inferensi setelah model dimuat.
  • Untuk sebagian besar pengguna yang menjalankan inferensi LLM pada satu GPU, jumlah jalur bukanlah kekhawatiran yang signifikan.
  • Untuk pelatihan atau beban kerja multi-GPU, jumlah jalur yang lebih banyak (x8/x16) dan interkoneksi bandwidth tinggi (NVLink/SXM) menawarkan peningkatan kinerja yang signifikan.

Tautan yang Berguna