Prestazioni degli LLM e canali PCIe: considerazioni chiave

Stai pensando di installare una seconda GPU per i modelli LLM?

Indice

Come le lane PCIe influenzano le prestazioni degli LLM? Dipende dal compito. Per l’addestramento e l’inferenza multi-GPU, la riduzione delle prestazioni è significativa.

Per ulteriori informazioni su throughput, latenza, VRAM e benchmark su diversi runtimes e hardware, vedi Prestazioni degli LLM: Benchmark, Colli di Bottiglia & Ottimizzazione.

Per un singolo GPU, quando l’LLM è già nella VRAM, quasi nessuna differenza.

“Motherboard con molte lane PCI” Questa immagine è generata automaticamente con Flux - text to image LLM .

  • Caricamento del Modello: Il numero di lane PCIe influisce principalmente sulla velocità con cui i pesi del modello vengono caricati dalla RAM del sistema alla VRAM della GPU. Più lane (ad esempio x16) consentono trasferimenti più veloci, riducendo i tempi di caricamento iniziale. Una volta che il modello è caricato nella memoria della GPU, la velocità di inferenza è poco influenzata dalla larghezza di banda PCIe, a meno che il modello o i dati debbano essere spesso scambiati tra la VRAM e la RAM.
  • Velocità di Inferenza: Per le tipiche attività di inferenza degli LLM, il numero di lane PCIe ha un effetto minimo dopo che il modello è caricato, poiché il calcolo avviene all’interno della GPU. Solo quando i risultati o i dati intermedi devono essere spesso trasferiti indietro al CPU o tra le GPU, la larghezza di banda PCIe diventa un collo di bottiglia.
  • Addestramento e Configurazioni Multi-GPU: Per l’addestramento, soprattutto con più GPU, la larghezza di banda PCIe diventa più critica. I contatori di lane più bassi (ad esempio x4) possono rallentare significativamente l’addestramento a causa della maggiore comunicazione tra le GPU e del rimescolamento dei dati. Per i migliori risultati, si consiglia almeno x8 lane per GPU in sistemi multi-GPU.

Confronto delle Prestazioni: Lane PCIe e Interconnessioni GPU

Configurazione Impatto sull’Inferenza LLM Impatto sull’Addestramento LLM Note Principali
PCIe x16 per GPU Tempi di caricamento più veloci, ottimali per i modelli grandi Migliore per l’addestramento multi-GPU Standard per le workstation e i server di alta gamma
PCIe x8 per GPU Leggermente più lenti nel caricamento, riduzione trascurabile nell’inferenza Accettabile per multi-GPU Leggera perdita di prestazioni, soprattutto in configurazioni 2-4 GPU
PCIe x4 per GPU Caricamento notevolmente più lento, impatto minimo sull’inferenza Rallentamento significativo nell’addestramento Non consigliato per l’addestramento, ma funziona per l’inferenza single-GPU
SXM/NVLink (es. H100) Comunicazione inter-GPU molto più veloce, fino a 2,6x più veloce nell’inferenza rispetto a PCIe Superiore per l’addestramento su larga scala Ideale per gli LLM su larga scala, consente l’unificazione delle GPU
  • SXM vs PCIe: La forma SXM di NVIDIA (con NVLink) fornisce una larghezza di banda inter-GPU significativamente maggiore rispetto a PCIe. Ad esempio, le GPU H100 SXM5 forniscono un’inferenza degli LLM fino a 2,6 volte più veloce rispetto alle GPU H100 PCIe, specialmente in configurazioni multi-GPU. Questo è cruciale per i modelli di grandi dimensioni e i carichi di lavoro distribuiti.
  • Generazione PCIe: L’aggiornamento da PCIe 3.0 a 4.0 o 5.0 fornisce una maggiore larghezza di banda, ma per la maggior parte degli utenti con LLM su piccola scala o single-GPU, il beneficio pratico è minimo. Per i cluster di grandi dimensioni o l’addestramento multi-GPU intensivo, le generazioni PCIe più elevate aiutano con la parallelizzazione e il trasferimento dei dati.

Raccomandazioni Pratiche

  • Inferenza LLM su Single-GPU: Il numero di lane PCIe non è un collo di bottiglia significativo dopo il caricamento del modello. Le lane x4 sono generalmente sufficienti, sebbene x8 o x16 ridurranno i tempi di caricamento.
  • Inferenza/Addestramento Multi-GPU: Preferire x8 o x16 lane per GPU. I contatori di lane più bassi possono limitare la comunicazione inter-GPU, rallentando sia l’addestramento che l’inferenza su larga scala.
  • Scala Enterprise/Ricerca: Per i modelli più grandi e le prestazioni più veloci, i sistemi basati su SXM/NVLink (es. DGX, HGX) sono superiori, consentendo un trasferimento di dati molto più veloce tra le GPU e un throughput più elevato.

“Operare le GPU su 4x lane è accettabile, soprattutto se si hanno solo 2 GPU. Per un setup con 4 GPU, preferirei 8x lane per GPU, ma funzionare con 4x lane probabilmente ridurrà le prestazioni di circa il 5-10% se si parallelizza su tutte e 4 le GPU.”

  • Il numero di lane PCIe influisce principalmente sul caricamento del modello e sulla comunicazione inter-GPU, non sulla velocità di inferenza dopo il caricamento del modello.
  • Per la maggior parte degli utenti che eseguono l’inferenza LLM su una singola GPU, il numero di lane non è un problema significativo.
  • Per l’addestramento o i carichi di lavoro multi-GPU, più lane (x8/x16) e interconnessioni ad alta larghezza di banda (NVLink/SXM) offrono guadagni significativi di prestazioni.

Per ulteriori benchmark, scelte hardware e ottimizzazione delle prestazioni, controlla il nostro Prestazioni degli LLM: Benchmark, Colli di Bottiglia & Ottimizzazione.