In generale, la CPU non gioca un ruolo rilevante nell’esecuzione dei modelli di generative AI, a meno che non si utilizzi la CPU al posto della GPU, cosa sconsigliata.
Tuttavia, se il flusso di lavoro include attività come raccolta dati, manipolazione o pre-elaborazione, la CPU diventa un componente cruciale. La scelta della piattaforma CPU influisce su fattori come dimensioni del sistema, capacità e larghezza di banda della memoria, numero di linee PCI-Express e connettività I/O.
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Scelta della CPU per flussi di lavoro in machine learning
Nel campo della scienza dei dati, una parte significativa del lavoro consiste nel movimento e nella trasformazione di grandi set di dati. La CPU, grazie alla sua capacità di accedere a grandi quantità di memoria, può dominare i flussi di lavoro rispetto al calcolo GPU in machine learning e deep learning.
Test condotti su vari processori moderni, tra cui Intel Core e AMD Ryzen, hanno dimostrato che la scelta del processore non influisce sulla velocità di generazione delle immagini. Tutti questi processori supportano ampiamente le schede video moderne, dove avviene il grosso del lavoro.
Se si desidera eseguire più modelli contemporaneamente, è consigliabile optare per una CPU con più linee PCI-Express, come le serie Threadripper o Xeon, per gestire un numero maggiore di schede grafiche.
Le GPU ideali per progetti di generative AI
Le GPU costituiscono il cuore delle operazioni di generative AI, indipendentemente dal tipo di output, che sia immagine, video, voce o testo. La maggior parte dei progetti si basa su CUDA di NVIDIA, ma sono disponibili anche supporti per ROCm di AMD.
Al momento, le migliori opzioni includono NVIDIA GeForce RTX 4080 Super con 16 GB di memoria e RTX 4090 con 24 GB. Per progetti che richiedono più memoria, si può considerare la RTX 5000 Ada con 32 GB o la RTX 6000 Ada con 48 GB, anche se a un costo significativamente più elevato.
Utilizzare più GPU non migliora necessariamente le prestazioni di generative AI. In effetti, è più utile per velocizzare la generazione di immagini in batch o consentire a più utenti di accedere alle risorse GPU da un server centralizzato.
Avere quattro GPU permette di generare quattro immagini nello stesso tempo in cui una GPU ne genera una, ma non rende un’immagine quattro volte più veloce da generare.
Requisiti della memoria di sistema per generative AI
La memoria di sistema non è un fattore chiave per le prestazioni di generative AI. Si consiglia di avere almeno il doppio della VRAM totale nel sistema come quantità sicura. Se si utilizza il sistema anche per altre applicazioni, è importante considerare anche le loro esigenze di memoria.
Conclusione
In conclusione, la scelta di CPU, GPU e memoria gioca un ruolo essenziale nell’ottimizzazione dei flussi di lavoro per la generative AI e la data science. Valutare attentamente le esigenze specifiche del progetto, come la gestione di grandi set di dati e la necessità di elaborazione parallela, permette di ottenere prestazioni più efficienti e di sfruttare al meglio le risorse hardware a disposizione.
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