Як GPU перетворилися на двигун генеративного AI

Графічні процесори, створені колись для відеоігор, сьогодні стали ключовою інфраструктурою для генеративного штучного інтелекту. Відео від IBM Technology пояснює, чому саме GPU, а не традиційні CPU, лежать в основі сучасних LLM-моделей, і в яких випадках справді потрібні дорогі обчислювальні ресурси.

Чому апаратне забезпечення так само важливе, як і алгоритми

Успіх генеративного AI зазвичай пов’язують із проривами в алгоритмах — насамперед із появою трансформерної архітектури. Але без стрибка в апаратному забезпеченні ці моделі не могли б масштабуватися до нинішніх розмірів.

Типова аналогія — звичайний офісний ноутбук, який «падає» від Excel-файлу з тисячами рядків. У машинному навчанні масштаби інші: йдеться про обсяги даних і обчислень, достатні, щоб «покласти» десятки тисяч таких ноутбуків одночасно. Саме тут у гру входять GPU, які дозволяють тренувати й запускати моделі з сотнями мільярдів і навіть трильйонами параметрів.

Як влаштовані CPU та GPU: різні ролі в одному комп’ютері

Щоб зрозуміти, чому GPU краще підходять для AI, варто розібратися в базовій архітектурі чипів.

Будь-який процесор — CPU чи GPU — складається з десятків мільярдів транзисторів, згрупованих у блоки з різними функціями:

• Compute (обчислення) — виконання математичних операцій.
• Cache (кеш) — короткострокова пам’ять для «робочих» даних і інструкцій.
• Control (керування) — декодування інструкцій, планування й координація порядку виконання операцій.
• Memory (пам’ять) — зберігання вхідних даних і, у випадку AI, ваг моделі; важлива не лише ємність, а й пропускна здатність (швидкість доступу).

CPU: універсальний «диригент» для різнорідних задач

Центральні процесори проєктуються як загального призначення. Вони мають:

• відносно менший акцент на обчисленнях (менше паралельних математичних операцій),
• середній рівень кешу — достатній для типових задач,
• високий рівень контролю — складна логіка гілок, планування, перемикання між різними типами навантажень,
• обмежену власну пам’ять — зазвичай CPU використовує оперативну пам’ять системи, а не окремий великий пул на самому чипі.

Це робить CPU ідеальними для серверів, які одночасно обслуговують веб-сервіси, бази даних, аналітику та інші різнорідні задачі, але не оптимальними для масових однотипних обчислень.

GPU: спеціаліст із масового паралелізму

Графічні процесори створені для виконання великої кількості однакових операцій паралельно. Їхня архітектура інша:

• Високий рівень compute — багато математичних операцій одночасно.
• Середній кеш — достатній для підтримки масових обчислень.
• Менше контролю — менше складної логіки, оскільки більшість операцій однотипні.
• Високий обсяг і швидкість пам’яті (VRAM) — необхідні для зберігання великих масивів даних.

У контексті AI це означає: GPU можуть одночасно виконувати величезну кількість однакових операцій над великими матрицями чисел, тримаючи в пам’яті ваги моделі. Саме так працює більшість сучасних нейромережевих обчислень.

Від відеоігор до LLM: чому пам’ять GPU стала критичною

Історично GPU розроблялися для швидкого рендерингу графіки в іграх. Велика й швидка пам’ять була потрібна для:

• текстур,
• освітлення,
• тіней,
• фізичних ефектів.

Сьогодні ця ж апаратна можливість використовується для іншого — зберігання ваг моделей. І масштаби тут зросли радикально.

• Одна з перших відкритих LLM — BERT (2018) — мала близько 110 млн параметрів.
• Сучасні моделі вже сягають понад трильйон параметрів.

Чим більше параметрів, тим більше пам’яті потрібно, і тим важливішою стає пропускна здатність пам’яті — швидкість, з якою процесор може читати й записувати ці дані. GPU поєднують у собі і великий обсяг VRAM, і високу швидкість доступу, що робить їх придатними для тренування й запуску таких моделей.

Фактично, без вимог індустрії відеоігор до графіки високої якості сучасні LLM могли б виглядати зовсім інакше — або бути значно меншими.

Чи завжди потрібен GPU для роботи з AI

Популярний міф: будь-який серйозний AI-проєкт вимагає власного «суперкомп’ютера» з десятками GPU. Насправді потреби залежать від типу задачі, розміру моделі та очікуваного навантаження.

Тренування моделей

• Тренування LLM майже завжди потребує GPU, незалежно від розміру моделі.
• Навіть відносно невеликі моделі під час навчання створюють значно більші навантаження, ніж під час простого запуску (інференсу).

Тюнінг (налаштування) моделей

• Великі моделі зазвичай вимагають GPU для тюнінгу.
• Малі моделі також зазвичай тюнінгують на GPU, але можливі винятки:
• дуже компактна модель,
• використання параметроефективних методів тюнінгу,
• застосування стиснених (compressed) моделей.

У таких поодиноких випадках тюнінг може бути здійсненний і на CPU, але це радше виняток, ніж правило.

Запуск (інференс) моделей

Тут усе гнучкіше й більше залежить від сценарію використання.

1. Особисті або внутрішні застосунки з низьким навантаженням
2. Один запит або невелика кількість запитів.
3. Невелика модель.

4. У таких умовах CPU може бути достатнім, особливо якщо швидкість відповіді не критична.

5. Особисті застосунки з великими моделями

6. Якщо модель має понад 10 млрд параметрів, навіть для персонального використання GPU зазвичай потрібен, щоб досягти прийнятної швидкості.

7. Клієнтські, публічні або масштабні застосунки

8. Орієнтовані на багатьох користувачів.
9. Виконують великі або численні задачі.
10. Для великих моделей GPU практично обов’язкові.
11. Навіть із меншими моделями GPU часто потрібні, щоб уникнути високої затримки (latency) при великій кількості запитів.

Ключовий висновок: не кожен AI-проєкт потребує дата-центру, заповненого GPU. Для багатьох сценаріїв достатньо CPU або обмеженої кількості графічних процесорів, особливо якщо йдеться про невеликі моделі й помірне навантаження.

Чому апаратна частина має значення для майбутнього AI

Розвиток генеративного AI — це не лише історія про нові архітектури моделей, а й про еволюцію чипів, пам’яті та обчислювальної інфраструктури. GPU стали критичною технологією завдяки поєднанню:

• масового паралелізму,
• великого обсягу та швидкості пам’яті,
• здатності ефективно працювати з однотипними математичними операціями у величезних масштабах.

Водночас це не має зупиняти розробників, які не мають доступу до потужних кластерів. Багато застосунків можна створювати й запускати на наявному обладнанні, починаючи з невеликих моделей і поступово масштабуючись у міру зростання вимог.

Джерело

What is a Supercomputer for AI? How GPUs Drive Machine Learning — IBM Technology