Аппаратные архитектуры для локального обучения больших языковых моделей: обзор масштабируемых решений
Аннотация
в статье рассматривается выбор аппаратных ускорителей (GPU, ASIC, FPGA и др.) для обучения больших языковых моделей на собственных серверах (on-premise), а не в облаке. Проводится сравнительный анализ стоимости владения различными решениями при установке 256 ускорителей. Делается вывод, что выбор оборудования должен учитывать не только скорость вычислений, но и затраты на электроэнергию, охлаждение и программную совместимость.
подробнее