Dowiedz się, jak GPU NVIDIA i CUDA umożliwiły przyspieszone przetwarzanie oraz jak współczesna infrastruktura AI — chipy, sieć i oprogramowanie — napędza nowoczesne technologie.
Przyspieszone przetwarzanie to prosta koncepcja: zamiast zmuszać ogólnego przeznaczenia CPU do wykonywania każdego zadania, odciążasz ciężkie, powtarzalne części do wyspecjalizowanego procesora (najczęściej GPU), który potrafi wykonać tę pracę znacznie szybciej i efektywniej.
CPU świetnie radzi sobie z mieszanką drobnych zadań — uruchamianiem systemu operacyjnego, koordynacją aplikacji, podejmowaniem decyzji. GPU jest zbudowany do wykonywania wielu podobnych obliczeń jednocześnie. Gdy obciążenie da się podzielić na tysiące (lub miliony) równoległych operacji — jak mnożenie dużych macierzy czy stosowanie tej samej matematyki do ogromnych partii danych — GPU działa jak „akcelerator”, znacznie zwiększając przepustowość.
Gry uczyniły GPU sławnymi, ale ta sama matematyka równoległa pojawia się w całym współczesnym przetwarzaniu:
Dlatego przyspieszone przetwarzanie przeszło z komputerów konsumenckich do centrów danych. Chodzi nie tylko o „szybsze układy”—chodzi o uczynienie wcześniej niepraktycznych zadań wykonalnymi pod względem kosztów, czasu i zużycia energii.
Kiedy mówi się „stos przyspieszonego przetwarzania NVIDIA”, zwykle chodzi o trzy warstwy współpracujące razem:
Na końcu tego przewodnika będziesz mieć jasny model mentalny CPU vs GPU, dlaczego AI dobrze pasuje do GPU, co tak naprawdę robi CUDA i co jeszcze (poza samym GPU) potrzebujesz, aby zbudować prawdziwe skalowalne systemy AI.
Pomyśl o CPU jak o małym zespole wysoko wykwalifikowanych ekspertów. Nie jest ich wielu, ale każdy świetnie podejmuje decyzje, szybko przełącza zadania i radzi sobie z skomplikowaną logiką „jeśli to, to tamto”.
GPU natomiast to setki lub tysiące zdolnych asystentów. Każdy z nich może być prostszy niż ekspert, ale razem potrafią przetworzyć ogromne ilości podobnej pracy jednocześnie.
CPU królują w kontroli i koordynacji: uruchamianiu systemu operacyjnego, zarządzaniu plikami, obsłudze żądań sieciowych i wykonywaniu ścieżek kodu z dużą liczbą rozgałęzień. Są budowane pod logikę sekwencyjną—krok 1, potem krok 2, potem krok 3—zwłaszcza gdy każdy krok zależy od poprzedniego.
GPU błyszczą, gdy ta sama operacja musi być zastosowana do wielu elementów danych równolegle. Zamiast jednego rdzenia wykonującego zadanie wielokrotnie, wiele rdzeni robi to jednocześnie.
Typowe obciążenia przyjazne GPU to:
W większości realnych systemów GPU nie zastępują CPU — uzupełniają je.
CPU zwykle uruchamia aplikację, przygotowuje dane i orkiestruje pracę. GPU zajmuje się ciężkimi, równoległymi obliczeniami. Dlatego nowoczesne serwery AI nadal zawierają potężne CPU: bez dobrej koordynacji „ekspertów” wszyscy „asystenci” mogą siedzieć i czekać zamiast pracować.
GPU zaczęły jako wyspecjalizowane procesory do rysowania pikseli i scen 3D. Pod koniec lat 90. i na początku 2000. NVIDIA i inni dodawali więcej jednostek równoległych, aby szybciej obsługiwać shading i geometrię. Badacze zauważyli, że wiele problemów niegrafiki sprowadza się do wykonywania tych samych operacji na wielu punktach danych—dokładnie tego, do czego przystosowane były rurociągi graficzne.
Krótka, praktyczna oś czasu:
Obciążenia graficzne opierają się mocno na algebrze liniowej: wektory, macierze, iloczyny skalarne, sploty i ogromne ilości operacji mnożenia-dodawania. Obliczenia naukowe używają tych samych budulców (np. symulacje, przetwarzanie sygnałów), a współczesne uczenie maszynowe opiera się na nich jeszcze mocniej—szczególnie gęste mnożenia macierzy i sploty.
Kluczowym dopasowaniem jest równoległość: wiele zadań ML stosuje identyczne operacje na dużych batchach danych (piksele, tokeny, cechy). GPU zaprojektowano do efektywnego uruchamiania tysięcy podobnych wątków, więc potrafią osiągnąć znacznie więcej operacji arytmetycznych na sekundę niż CPU dla takich wzorców.
Wpływ NVIDIA to nie tylko szybsze układy; to uczynienie GPU użytecznymi dla codziennych deweloperów. CUDA uczyniła programowanie GPU bardziej dostępnym, a rosnący zestaw bibliotek (do algebry liniowej, sieci neuronowych i przetwarzania danych) zredukował potrzebę pisania własnych kernelów.
Gdy coraz więcej zespołów wypuszczało produkty z akceleracją GPU, ekosystem wzmacniał sam siebie: więcej samouczków, lepsze narzędzia, więcej doświadczonych inżynierów i silniejsze wsparcie frameworków — ułatwiając kolejnym zespołom adopcję GPU.
Potężny GPU jest użyteczny tylko wtedy, gdy deweloperzy mogą mu wiarygodnie powiedzieć, co ma robić. CUDA (Compute Unified Device Architecture) to platforma NVIDIA, która sprawia, że GPU zachowuje się jak pełnoprawny cel obliczeniowy, nie tylko dodatek do grafiki.
CUDA wykonuje dwie duże prace jednocześnie:
Bez tej warstwy każdy zespół musiałby na nowo wymyślać niskopoziomowe programowanie GPU, strojenie wydajności i zarządzanie pamięcią dla każdej generacji układów.
W CUDA piszesz kernel, czyli funkcję przeznaczoną do uruchomienia wiele razy równocześnie. Zamiast wywołać ją raz jak na CPU, uruchamiasz ją na tysiącach (lub milionach) lekkich wątków. Każdy wątek zajmuje się małym kawałkiem ogólnego zadania—np. jednym pikselem, jednym wierszem macierzy czy fragmentem obliczeń sieci neuronowej.
Kluczowa idea: jeśli problem da się pociąć na wiele podobnych, niezależnych zadań, CUDA może zaplanować te zadania efektywnie na wielu rdzeniach GPU.
Większość ludzi nie pisze surowego CUDA dla AI. CUDA jest zwykle warstwą pod narzędziami, których już używają:
Dlatego „wsparcie CUDA” to często punkt kontrolny w planowaniu infrastruktury AI: decyduje, z których zoptymalizowanych klocków twoja stos może korzystać.
CUDA jest ściśle powiązana z GPU NVIDIA. Ta integracja to powód, dla którego jest szybka i dojrzała—ale oznacza też, że przeniesienie tego samego kodu na sprzęt innego producenta może wymagać zmian, alternatywnych backendów lub różnych frameworków.
Modele AI wyglądają skomplikowanie, ale większość ciężkiej pracy sprowadza się do powtarzania tej samej matematyki na ogromną skalę.
Tensorem nazywamy po prostu wielowymiarową tablicę liczb: wektor (1D), macierz (2D) lub bloki wyższych wymiarów (3D/4D+). W sieciach neuronowych tensory reprezentują wejścia, wagi, aktywacje pośrednie i wyjścia.
Operacja kluczowa to mnożenie i dodawanie tych tensorów—szczególnie mnożenie macierzy (i pokrewne „sploty”). Trenowanie i inferencja wykonują ten wzorzec miliony lub miliardy razy. Dlatego wydajność AI często mierzy się szybkością wykonywania gęstych operacji mnożenia-dodawania.
GPU powstały, aby wykonywać wiele podobnych obliczeń równolegle. Zamiast kilku bardzo szybkich rdzeni (typowy projekt CPU), GPU mają wiele mniejszych rdzeni, które mogą przetwarzać ogromne siatki operacji jednocześnie—idealne dla powtarzalnej matematyki wewnątrz tensorowych obciążeń.
Współczesne GPU mają także wyspecjalizowane jednostki skierowane na ten konkretny przypadek: koncepcyjnie te akceleratory tensorowe szybciej wykonują wzorce mnożenia-dodawania powszechne w AI, dostarczając wyższą przepustowość na wat.
Trening optymalizuje wagi modelu. Zwykle ogranicza go całkowity wolumen obliczeń i przemieszczanie dużych tensorów przez pamięć wielokrotnie.
Inferencja obsługuje predykcje. Często ograniczają ją cele opóźnień, przepustowość i szybkość dostarczania danych do GPU bez marnowania cykli.
Zespoły AI zwracają uwagę na:
Nowoczesny „serwer GPU” wygląda z zewnątrz jak zwykły serwer, ale wewnątrz jest zbudowany tak, aby jak najefektywniej dostarczać dane do jednej lub wielu kart akceleracyjnych.
Każdy GPU ma własną szybką pamięć zwaną VRAM. Wiele zadań AI nie kończy się dlatego, że GPU jest „zbyt wolne”—kończy się, bo model, aktywacje i batch nie mieszczą się w VRAM.
Dlatego ludzie mówią o „GPU 80 GB” lub „ile tokenów mieści się w pamięci”. Gdy zabraknie VRAM, trzeba użyć mniejszych batchy, niższej precyzji, sharding modelu lub więcej GPU.
Dodanie wielu GPU do jednej skrzynki pomaga, ale skalowanie zależy od tego, ile komunikacji między GPU jest potrzebne. Niektóre obciążenia skalują prawie liniowo; inne napotykają ograniczenia przez koszty synchronizacji, duplikację VRAM lub wąskie gardła w ładowaniu danych.
Wysokiej klasy GPU mogą pobierać setki watów każda. Serwer z 8 GPU może zachowywać się bardziej jak grzejnik niż „zwykły” serwer rackowy. To oznacza:
Skrzynka GPU to nie tylko „serwer z GPU”—to system zaprojektowany, by utrzymywać akceleratory zasilane, chłodzone i komunikujące się na pełnej wydajności.
GPU jest tak szybkie, jak system wokół niego. Gdy przechodzisz od „jednego potężnego serwera” do „wielu GPU współpracujących”, ograniczeniem często przestaje być surowa moc obliczeniowa, a zaczyna być to, jak szybko możesz przesuwać dane, dzielić wyniki i utrzymywać każdy GPU na pracy.
Pojedyncze zadania na jednym GPU zwykle ładują dane z lokalnego storage i działają. Trening multi-GPU (i wiele konfiguracji inferencyjnych) stale wymienia dane: gradienty, aktywacje, parametry modelu i wyniki pośrednie. Jeśli ta wymiana jest wolna, GPU czekają—a bezczynny czas GPU jest najdroższym rodzajem bezczynności.
Dwa typowe symptomy wąskiego gardła sieci to:
Wewnątrz serwera GPU mogą być połączone bardzo szybkimi, niskoopóźnieniowymi łączami, aby mogły koordynować się bez omijania przez wolniejsze ścieżki. Między serwerami centra danych używają wysokoprzepustowych fabriców sieciowych zaprojektowanych do przewidywalnej pracy pod dużym obciążeniem.
Koncepcja dwuwarstwowa:
Dlatego samo „ile GPU” to za mało—musisz też zapytać, jak te GPU się komunikują.
GPU nie trenują na „plikach”, trenują na strumieniach batchy. Gdy ładowanie danych jest wolne, obliczenia zatrzymują się. Efektywne potoki zwykle łączą:
Dobrze zbudowany pipeline może sprawić, że te same GPU będą działać znacznie szybciej.
W realnych środowiskach wiele zespołów współdzieli ten sam klaster. Harmonogramowanie decyduje, które zadania dostają GPU, na jak długo i z jakimi zasobami (CPU, pamięć, sieć). Dobre harmonogramowanie zmniejsza „głód GPU” (zadania czekające) i „marnotrawstwo GPU” (przydzielone, ale bezczynne). Pozwala też stosować polityki priorytetów, preempcji i dopasowywania rozmiaru—krytyczne, gdy godziny GPU są pozycją w budżecie, nie tylko miłym dodatkiem.
Sprzęt to tylko połowa historii. Prawdziwą przewagą NVIDIA jest stos oprogramowania, który zmienia GPU z szybkiego układu w użyteczną platformę, na której zespoły mogą budować, wdrażać i utrzymywać rozwiązania.
Większość zespołów nie pisze surowego kodu GPU. Składają aplikacje z gotowych klocków: zoptymalizowanych bibliotek i SDK, które obsługują powszechne, drogie operacje. Pomyśl o nich jak o predefiniowanych „klockach LEGO” dla akceleracji—algebra liniowa, sploty, przetwarzanie wideo, przemieszczanie danych—dzięki czemu możesz skupić się na logice produktu zamiast odtwarzać niskopoziomowe kernely.
Popularne frameworki ML integrują się ze stosem NVIDIA tak, że gdy uruchamiasz model na GPU, framework kieruje kluczowe operacje do tych przyspieszonych bibliotek pod spodem. Z perspektywy użytkownika może to wyglądać jak prosta zmiana urządzenia („użyj GPU”), ale za tym przełącznikiem stoi łańcuch komponentów: framework, runtime CUDA i biblioteki wydajności współpracujące razem.
Przynajmniej zarządzasz:
Tu wiele projektów potyka się. Sterowniki, wersje CUDA i wydania frameworków mają ograniczenia kompatybilności, a niezgodności mogą powodować spowolnienia lub awarie wdrożeń. Wiele zespołów standaryzuje na „znanych-dobrych” kombinacjach, przypina wersje w kontenerach i stosuje stopniowe wdrożenia (dev → staging → production). Traktuj stos oprogramowania GPU jako zależność produktu, a nie jednorazową instalację.
Gdy model działa na pojedynczym GPU, pojawia się pytanie, jak go przyspieszyć (albo jak zmieścić większy model). Są dwie główne ścieżki: scale up (więcej/lepsze GPU w jednej maszynie) i scale out (wiele maszyn współpracujących).
Z jednym GPU wszystko jest lokalne: model, dane i pamięć GPU. Z wieloma GPU zaczynasz koordynować pracę między urządzeniami.
Skalowanie w górę zwykle oznacza przejście do serwera z 2–8 GPU połączonych szybkimi łączami. To może być duży skok, bo GPU mogą szybko dzielić się wynikami i korzystać z tego samego CPU i storage hosta.
Skalowanie w szerz oznacza dodanie kolejnych serwerów i połączenie ich szybką siecią. Takie treningi osiągają dziesiątki lub tysiące GPU—ale koordynacja staje się kluczowa.
Data parallel: każdy GPU ma pełną kopię modelu, ale każdy GPU trenuje na innej części danych. Po każdym kroku GPU „uzgadniają” zaktualizowane wagi, wymieniając gradienty. To najczęstsze rozwiązanie, bo jest proste do zrozumienia.
Model parallel: sam model jest podzielony między GPU, bo jest za duży, by zmieścić się na jednym. GPU muszą się komunikować podczas przejścia forward i backward, nie tylko po zakończeniu kroku. To pozwala na większe modele, ale zwiększa komunikację.
Wiele systemów łączy oba podejścia: model parallel w ramach jednego serwera, data parallel między serwerami.
Więcej GPU oznacza więcej „czasu spędzonego na rozmowach”. Jeśli obciążenie jest małe lub sieć wolna, GPU mogą siedzieć bezczynne, czekając na aktualizacje. Ograniczenia widoczne są, gdy:
Powinieneś przejść do multi-GPU lub klastra, gdy:
Wtedy stos przesuwa się z „tylko GPU” do uwzględnienia szybkich interkonektów, sieci i harmonogramowania—bo skalowanie to tak samo koordynacja, jak surowa moc obliczeniowa.
Przyspieszone przetwarzanie to nie tylko trik z laboratoriów badawczych. Dzięki niemu wiele codziennych produktów działa płynniej i inteligentniej—ponieważ pewne obciążenia działają dramatycznie lepiej, gdy tysiące małych operacji odbywają się równolegle.
Większość użytkowników zauważa stronę serwowania: asystenci czatu, generatory obrazów, tłumaczenia w czasie rzeczywistym i „inteligentne” funkcje w aplikacjach. W tle GPU napędzają dwie fazy:
W produkcji daje to szybsze odpowiedzi, większą przepustowość (więcej użytkowników na serwer) i możliwość uruchamiania większych lub bardziej zaawansowanych modeli w ramach budżetu centrum danych.
Platformy streamingowe i aplikacje wideo korzystają z akceleracji przy kodowaniu, dekodowaniu, upscalingu, usuwaniu tła i efektach. Narzędzia kreatywne używają jej do odtwarzania timeline’u, korekcji kolorów, renderingu 3D i funkcji opartych na AI (redukcja szumów, generative fill, style transfer). Efekt praktyczny to krótsze czasy oczekiwania i lepsze sprzężenie zwrotne w czasie rzeczywistym podczas edycji.
Przyspieszone przetwarzanie jest szeroko stosowane w symulacjach, gdzie powtarzasz tę samą matematykę na wielkich siatkach lub wielu cząstkach: modele pogodowe, dynamika płynów, dynamika molekularna i walidacja projektów inżynierskich. Krótsze cykle symulacji oznaczają szybsze R&D, więcej iteracji projektowych i lepsze wyniki.
Rekomendacje, ranking wyników wyszukiwania, optymalizacja reklam i wykrywanie oszustw często wymagają szybkiego przetwarzania dużych strumieni zdarzeń. GPU mogą przyspieszyć część przetwarzania cech i wykonania modeli, dzięki czemu decyzje zapadają, gdy użytkownik nadal jest na stronie.
Nie wszystko powinno być uruchamiane na GPU. Jeśli obciążenie jest małe, pełne rozgałęzień lub zdominowane logiką sekwencyjną, CPU może być prostsze i tańsze. Przyspieszone przetwarzanie błyszczy, gdy możesz wykonać dużo podobnej matematyki jednocześnie—albo gdy opóźnienie i przepustowość bezpośrednio wpływają na doświadczenie produktu.
Praktyczna uwaga produktowa: w miarę jak zespoły budują funkcje oparte na AI, wąskim gardłem często przestaje być „czy umiemy napisać CUDA?”, a staje się „czy potrafimy wypuścić aplikację i bezpiecznie ją iterować?”. Platformy takie jak Koder.ai są tu użyteczne: możesz prototypować i wdrażać aplikacje webowe/backendowe/mobilne przez chat-driven workflow, a następnie integrować usługi inferencyjne oparte na GPU za plecami, gdy potrzebujesz akceleracji—bez przebudowy całego pipeline’u dostawczego.
Kupując „GPU” do AI kupujesz właściwie małą platformę: obliczenia, pamięć, sieć, storage, zasilanie, chłodzenie i wsparcie software’owe. Trochę struktury na starcie oszczędza wiele problemów, gdy modele rosną lub użycie wzrasta.
Zacznij od tego, co będziesz uruchamiać najczęściej—trening, fine-tuning czy inferencja—i rozmiarów modeli, których spodziewasz się w ciągu najbliższych 12–18 miesięcy.
Potężny GPU może nadal działać słabo w źle dopasowanym pudełku. Ukryte koszty:
Hybrydowe podejście jest powszechne: baza on‑prem, burst do chmury na szczytowe treningi.
Zapytaj dostawców (lub wewnętrzny zespół platformowy):
Traktuj odpowiedzi jak część produktu: najlepszy GPU na papierze nie będzie najlepszą platformą, jeśli nie możesz go zasilić, schłodzić lub zapewnić mu danych.
Przyspieszone przetwarzanie ma realne korzyści, ale nie jest „darmowym przyspieszeniem”. Wybory dotyczące GPU, oprogramowania i operacji mogą tworzyć długotrwałe ograniczenia—zwłaszcza gdy zespół standaryzuje się na konkretnym stosie.
CUDA i ekosystem bibliotek NVIDIA mogą szybko zwiększyć produktywność, ale ta wygoda może obniżyć przenośność. Kod zależny od CUDA-specyficznych kernelów, wzorców zarządzania pamięcią lub właścicielskich bibliotek może wymagać istotnej przebudowy, by przejść na inne akceleratory.
Praktyczne podejście: oddziel „logikę biznesową” od „logiki akceleratora”: utrzymuj kod modelu, preprocessing danych i orkiestrację jak najbardziej przenośne, a niestandardowe kernely izoluj za czystym interfejsem. Jeśli przenośność ma znaczenie, wczesnie waliduj krytyczne obciążenia na przynajmniej jednej alternatywnej ścieżce (nawet jeśli wolniejszej), aby zrozumieć rzeczywiste koszty przełączenia.
Dostępność GPU może być zmienna, a ceny często podążają za popytem. Całkowity koszt to więcej niż hardware: zasilanie, chłodzenie, miejsce w racku i czas personelu mogą dominować wydatki.
Energia jest kluczowym ograniczeniem. Szybszy trening jest dobry, ale jeśli podwaja zużycie energii bez poprawy czasu‑do‑wyniku, możesz zapłacić więcej za mniej. Mierz metryki jak koszt na trening, tokeny na dżul i wykorzystanie—nie tylko „godziny GPU”.
Gdy wiele zespołów współdzieli GPU, podstawowe zasady bezpieczeństwa mają znaczenie: silne granice tenancy, audytowany dostęp, łatanie sterowników i ostrożne obchodzenie się z wagami modeli i zbiorami danych. Preferuj mechanizmy izolacji wspierane przez platformę (kontenery/VM, poświadczenia per-job, segmentacja sieci) i traktuj węzły GPU jak zasoby wysokiej wartości—bo takimi są.
Spodziewaj się postępu w trzech obszarach: lepsza efektywność (wydajność na wat), szybsze sieci między GPU i węzłami oraz dojrzalsze warstwy oprogramowania, które redukują tarcie operacyjne (profilowanie, harmonogramowanie, powtarzalność i bezpieczniejsze współdzielenie multi-tenant).
Jeśli wdrażasz przyspieszone przetwarzanie, zacznij od jednego lub dwóch reprezentatywnych obciążeń, mierz koszt end-to-end i opóźnienie oraz dokumentuj założenia dotyczące przenośności. Następnie stwórz małą „złotą ścieżkę” (standardowe obrazy, sterowniki, monitoring i kontrola dostępu) zanim skalujesz do kolejnych zespołów.
Na potrzeby planowania zobacz wpisy choosing-gpus-and-platforms i scaling-up-and-scaling-out.
Accelerated computing oznacza wykonywanie „ciężkiej, powtarzalnej matematyki” na wyspecjalizowanym procesorze (najczęściej GPU), zamiast zmuszać uniwersalny CPU do robienia wszystkiego.
W praktyce CPU orkiestruje aplikację i przepływ danych, a GPU wykonuje dużą liczbę podobnych operacji równolegle (np. mnożenia macierzy).
CPU są zoptymalizowane do sterowania przepływem: wiele rozgałęzień, przełączanie zadań i obsługa systemu operacyjnego.
GPU są zoptymalizowane pod kątem przepustowości: stosowanie tej samej operacji do ogromnych ilości danych jednocześnie. Wiele zadań z zakresu AI, wideo czy symulacji dobrze pasuje do tego wzorca data-parallel, dlatego GPU bywa znacznie szybszy w tych częściach pracy.
Nie — w większości rzeczywistych systemów używa się obu.
Jeśli CPU, pamięć masowa lub sieć nie nadążają, GPU będzie bezczynne i nie uzyskasz spodziewanego przyspieszenia.
Zwykle chodzi o trzy współpracujące warstwy:
CUDA to platforma programistyczna NVIDIA, która pozwala uruchamiać obliczenia ogólnego przeznaczenia na GPU.
Obejmuje model programowania (kernels/threads), toolchain kompilatorów, runtime i sterowniki — oraz duże ekosystemy bibliotek, dzięki czemu rzadko trzeba pisać surowe CUDA dla powszechnych operacji.
Kernel to funkcja uruchamiana wiele razy równolegle.
Zamiast wywoływać ją jeden raz jak na CPU, uruchamiasz ją na tysiącach lub milionach lekkich wątków; każdy wątek wykonuje mały fragment pracy (jeden element, piksel, wiersz itp.). GPU planuje te wątki na swoich wielu rdzeniach, maksymalizując przepustowość.
Większość kosztownych operacji sprowadza się do matematyki tensorowej — szczególnie gęstych mnożeń i dodawań, jak mnożenie macierzy i sploty.
GPU są zaprojektowane do wykonywania ogromnej liczby podobnych operacji arytmetycznych równolegle, a współczesne GPU mają też specjalizowane jednostki przyspieszające operacje tensorowe, zwiększając przepustowość na wat.
Trening zwykle ogranicza całkowite zapotrzebowanie na obliczenia i wielokrotne przesuwanie dużych tensorów przez pamięć (oraz komunikację, jeśli rozproszone).
Inferencja często ograniczona jest przez wymagania opóźnienia, przepustowość i szybkie dostarczanie danych — trzeba utrzymać GPU ciągle zajęte, jednocześnie spełniając cele czasu odpowiedzi. Optymalizacje (batching, kwantyzacja, lepsze potoki) różnią się między tymi dwoma scenariuszami.
VRAM ogranicza to, co może jednocześnie mieszkać na GPU: wagi modelu, aktywacje i dane batcha.
Gdy zabraknie VRAM, zwykle trzeba:
Wiele projektów natrafia na limity pamięci szybciej niż na limit surowych mocy obliczeniowych.
Patrz poza specyfikacje szczytowe i oceń cały platformę:
Sekcja z checklistą w artykule to dobry punkt wyjścia. Porównaj też kompromisy opisane w wpisach choosing-gpus-and-platforms i scaling-up-and-scaling-out.
