Kalkulator Kos Skala AI

Kategori: AI
- April 06, 2025
| |

Hitung kos dan sumber yang diperlukan semasa mengembangkan model AI. Kalkulator ini membantu menganggarkan keperluan pengiraan, memori, dan kewangan untuk saiz model dan konfigurasi latihan yang berbeza.

Konfigurasi Model

Konfigurasi Latihan

Sumber Perkakasan

Parameter Kos

Pilihan Lanjutan

Mengenai Pengembangan Model AI

Mengembangkan model AI melibatkan sumber pengiraan dan kos yang signifikan. Memahami keperluan ini adalah penting untuk merancang dan membiayai projek penyelidikan dan pembangunan AI.

Keperluan Memori

Keperluan memori model meningkat secara linear dengan bilangan parameter, tetapi memori latihan termasuk:

  • Parameter Model: Berat yang menentukan model
  • Keadaan Pengoptimum: Boleh menggandakan keperluan memori sebanyak 2-12x
  • Aktivasi: Meningkat dengan saiz batch dan panjang urutan
  • Gradien: Semasa backpropagation
Kompleksiti Pengiraan

Pengiraan latihan berskala dengan:

  • Bilangan Parameter: Saiz model
  • Token Latihan: Jumlah data yang diproses
  • Pass Maju & Belakang: ~6x lebih FLOPS daripada inferens
Strategi Paralelisme

Pelbagai pendekatan untuk mengedarkan latihan:

  • Paralelisme Data: Model yang sama, batch data yang berbeza
  • Paralelisme Tensor: Memecahkan tensor individu merentasi peranti
  • Paralelisme Pipeline: Lapisan model yang berbeza pada peranti yang berbeza
  • ZeRO: Pembahagian keadaan pengoptimum dan gradien
Undang-Undang Skala

Prestasi biasanya meningkat mengikuti undang-undang skala tertentu:

  • Skala Saiz Model: Prestasi ~ parameter^0.076
  • Skala Data: Prestasi ~ token^0.095
  • Pengiraan Optimum: Mengimbangi saiz model dan token latihan

Apa Itu Kalkulator Kos Skala AI?

Kalkulator Kos Skala AI membantu anda menganggarkan sumber, masa, dan bajet yang diperlukan untuk melatih model AI berskala besar. Sama ada anda meneroka model transformer, CNN, atau LSTM, alat ini memudahkan perancangan sesi latihan anda dengan memberikan unjuran mengenai pengiraan, memori, dan kos.

Dengan menyesuaikan parameter input seperti saiz model, token latihan, jenis perkakasan, dan saiz batch, pengguna dapat mensimulasikan senario latihan dan memahami bagaimana setiap elemen mempengaruhi keseluruhan perbelanjaan dan garis masa.

Formula Utama yang Digunakan

Penggunaan Memori:
Memori ≈ Parameter × Ketepatan × Saiz Batch × Pendarab Pengoptimum
FLOPS Diperlukan:
FLOPS ≈ 6 × Parameter × Token Latihan
Masa Latihan:
Masa ≈ FLOPS / (Bilangan GPU × FLOPS GPU × Penggunaan)

Kenapa Menggunakan Kalkulator Ini?

Melatih model bahasa besar dan rangkaian neural sering melibatkan keperluan pengiraan dan memori yang signifikan. Kalkulator ini boleh membantu dengan:

  • Menganggarkan jumlah kos latihan dalam USD
  • Mengira berapa lama latihan mungkin mengambil masa (dari saat ke bulan)
  • Menonjolkan permintaan memori setiap GPU atau TPU
  • Menentukan beban pengiraan dalam PetaFLOPS
  • Memberikan cadangan untuk mengoptimumkan konfigurasi

Bagaimana Menggunakan Kalkulator

Ikuti langkah-langkah ini untuk menghasilkan unjuran:

  1. Pilih jenis model dan masukkan saiz dalam parameter.
  2. Tetapkan konfigurasi latihan anda, termasuk bilangan token, saiz batch, dan ketepatan.
  3. Pilih persediaan perkakasan anda, seperti jenis dan kuantiti GPU, dan tentukan pendekatan pararelisme anda.
  4. Masukkan butiran kos seperti kadar GPU setiap jam dan overhead infrastruktur.
  5. Gunakan pilihan lanjutan untuk memasukkan pengesahan, tetapan pengoptimum, dan kekerapan checkpointing.
  6. Klik "Kira" untuk melihat hasil.

Siapa Yang Patut Menggunakan Alat Ini?

Alat ini berguna untuk:

  • Jurutera ML yang merancang bajet latihan
  • Penyelidik AI yang membandingkan kecekapan seni bina
  • Saintis Data yang merancang eksperimen model
  • Pasukan Infrastruktur Awan yang menguruskan pengagihan GPU

Soalan Lazim (FAQ)

Apa maksud "Parameter"?

Ini merujuk kepada bilangan berat dalam model. Model yang lebih besar biasanya bermakna lebih banyak parameter.

Kenapa ketepatan latihan penting?

Jenis ketepatan (FP32, FP16, dll.) menentukan berapa banyak memori dan pengiraan yang digunakan bagi setiap parameter. Ketepatan yang lebih rendah sering mempercepatkan latihan dan menjimatkan sumber.

Apa itu FLOPS?

FLOPS (Operasi Titik Terapung Per Saat) mewakili permintaan pengiraan. Kalkulator menganggarkan jumlah FLOPS yang diperlukan untuk latihan.

Apa itu "Memori per Peranti"?

Ini menunjukkan berapa banyak memori yang diperlukan oleh setiap GPU atau TPU berdasarkan konfigurasi anda. Jika terlalu tinggi, anda mungkin memerlukan lebih banyak peranti atau tetapan yang dioptimumkan.

Bagaimana kos dikira?

Kos berdasarkan bilangan GPU/TPU yang digunakan, masa latihan, kadar setiap jam, dan overhead tambahan (contohnya, penyimpanan, rangkaian).

Bagaimana Kalkulator Ini Membantu

Kalkulator Kos Skala AI memudahkan perancangan dengan mengubah parameter latihan yang abstrak menjadi anggaran kos dan masa yang nyata. Ia menjimatkan masa, membantu mengelakkan kesesakan sumber, dan menyokong pengambilan keputusan yang lebih bijak semasa pembangunan model. Sama ada anda menguji seni bina baru atau meningkatkan latihan pengeluaran, alat ini memberikan anda kejelasan dan pandangan ke hadapan.