RunPod vs. Vast.ai: Бенчмаркінг інференсу LLM для ML-інженерів

Ключова роль хмарних GPU для інференсу LLM

Великі мовні моделі (LLM), такі як Llama 3, Mixtral та архітектури, подібні до GPT, здійснюють революцію в ШІ, але їхній інференс – процес генерації відповідей – вимагає значної обчислювальної потужності, в основному від GPU. У той час як навчання моделей часто потребує постійних багатопроцесорних кластерів GPU, інференс може бути більш різноманітним, від виробничих API з низькою затримкою та високою пропускною здатністю до спорадичних, чутливих до вартості задач розробки. Постачальники хмарних GPU пропонують необхідну гнучкість та масштабованість, але не всі платформи однакові, особливо коли йдеться про баланс продуктивності, вартості та надійності.

Для інженерів машинного навчання та фахівців з даних вибір оптимальної платформи включає оцінку таких факторів, як доступність GPU (наприклад, NVIDIA H100, A100, RTX 4090), моделі ціноутворення (на вимогу, спот), простота розгортання та, що вкрай важливо, фактична продуктивність інференсу, яку можна очікувати. Це порівняння покликане прояснити ситуацію, надавши практичні відомості про те, як RunPod та Vast.ai співвідносяться один з одним для інференсу LLM.

RunPod: Виділені інстанси та безсерверна гнучкість

RunPod позиціонує себе як надійну платформу для робочих навантажень AI/ML, пропонуючи як виділені інстанси GPU на вимогу, так і опцію безсерверних обчислень. Вона підходить широкому колу користувачів, від приватних осіб, що експериментують зі Stable Diffusion, до підприємств, які розгортають виробничі кінцеві точки інференсу LLM. RunPod управляє власними центрами обробки даних, а також агрегує ресурси від партнерів, забезпечуючи більш ретельно підібраний і часто більш надійний досвід.

Ключові особливості для інференсу LLM:

• Виділені інстанси GPU: Доступ до широкого спектру GPU NVIDIA, включаючи високопродуктивні H100, A100 (40 ГБ та 80 ГБ) та споживацькі RTX 4090, 3090.
• RunPod Serverless: Ідеально підходить для інференсу з піковими навантаженнями або керованого подіями. Ви платите лише за фактично використаний обчислювальний час, що робить його дуже економічним для переривчастих робочих навантажень. Він спрощує розгортання, управляючи масштабуванням інфраструктури.
• Безпечне хмарне середовище: Пропонує більш контрольоване та передбачуване середовище порівняно з децентралізованими торговими майданчиками.
• Попередньо встановлені шаблони та підтримка Docker: Просте розгортання за допомогою шаблонів спільноти або користувацьких образів Docker, що спрощує процес налаштування для LLM.
• Постійне сховище: Опції постійного сховища гарантують збереження ваших даних та ваг моделі між сесіями.
• Доступ до API: Програмний доступ для інтеграції інференсу в додатки.

Переваги RunPod для інференсу LLM:

• Висока надійність та час безвідмовної роботи: Виділена інфраструктура зазвичай означає кращу стабільність та менше непередбачених переривань.
• Передбачувана продуктивність: Менша мінливість у продуктивності мережі та хоста, що критично важливо для стабільної затримки інференсу.
• Відмінна доступність GPU: Часто має хороший запас високопродуктивних GPU, таких як A100 та H100.
• Безсерверна опція: Значна перевага для оптимізації витрат на переривчасті або малооб'ємні завдання інференсу.
• Зручний інтерфейс: Зазвичай вважається більш простим у налаштуванні та управлінні інстансами.
• Хороша підтримка: Централізована команда підтримки.

Недоліки RunPod для інференсу LLM:

• Більш високі ціни на вимогу: Зазвичай дорожче, ніж найнижчі спотові ціни на децентралізованих платформах.
• Переривання спотових інстансів: Хоча краще, ніж деякі децентралізовані варіанти, спотові інстанси все ж можуть бути перервані, хоча й рідше, ніж на Vast.ai.
• Менша волатильність цін: Хоча це добре для передбачуваності, це означає, що ви можете пропустити екстремально низькі ціни.

Vast.ai: Децентралізований торговий майданчик GPU

Vast.ai функціонує як децентралізований торговий майданчик, що з'єднує приватних осіб або компанії з невикористовуваною обчислювальною потужністю GPU (хостами) з користувачами, яким вона потрібна. Ця однорангова модель часто призводить до значно нижчих цін, особливо для спотових інстансів, що робить її фаворитом для користувачів, які піклуються про вартість, та дослідників.

Ключові особливості для інференсу LLM:

• Різноманітний вибір GPU: Доступ до широкого спектру GPU, від корпоративних A100 до споживацьких карт, таких як RTX 3090 та 4090. Доступність та ціни коливаються в залежності від пропозиції хоста.
• Надзвичайно конкурентоспроможні спотові ціни: Часто пропонує найнижчі ціни на ринку завдяки конкурентному характеру децентралізованої моделі.
• Налаштовувані інстанси: Користувачі можуть вказувати ядра CPU, ОЗП, сховище та пропускну здатність мережі, що дозволяє точно розподіляти ресурси.
• Інтеграція з Docker: Підтримує користувацькі образи Docker, забезпечуючи гнучке розгортання середовищ інференсу LLM.
• Фільтрація інстансів: Розширені опції фільтрації для пошуку конкретних типів GPU, оцінок надійності хоста та швидкостей мережі.

Переваги Vast.ai для інференсу LLM:

• Неперевершено низькі ціни: Для багатьох GPU, особливо споживацьких карт, Vast.ai пропонує ціни значно нижчі, ніж традиційні хмарні провайдери.
• Широке розмаїття GPU: Доступ до ширшого спектру конфігурацій GPU, включаючи старіші, але все ще потужні споживацькі карти, які можуть бути відмінними для LLM певних розмірів.
• Високий ступінь налаштування: Детальний контроль над специфікаціями інстанса.
• Добре підходить для проектів з обмеженим бюджетом: Ідеально підходить для дослідників, стартапів або приватних осіб, які прагнуть мінімізувати витрати на експерименти або некритичний інференс.

Недоліки Vast.ai для інференсу LLM:

• Мінлива надійність та час безвідмовної роботи: Будучи децентралізованою платформою, якість хостів варіюється. Інстанси можуть бути схильні до несподіваних переривань або зниження продуктивності, якщо хост відключається.
• Непостійна продуктивність: Швидкість мережі, продуктивність CPU та інші фактори можуть значно різнитися між хостами, що призводить до менш передбачуваної затримки інференсу.
• Більш крута крива навчання: Потребує більш активного управління та усунення несправностей, особливо для налаштування мережі та збереження даних.
• Передача та зберігання даних: Швидкість передачі даних та надійність зберігання можуть залежати від хоста.
• Обмежена підтримка: Підтримка, керована спільнотою, яка може бути менш оперативною або всеосяжною, ніж у централізованих провайдерів.

Таблиця порівняння функцій

Ось детальний огляд того, як RunPod та Vast.ai порівнюються за ключовими функціями, що мають відношення до інференсу LLM.

Порівняння цін: Конкретні цифри (ілюстративні)

Ціни на ринку хмарних GPU дуже динамічні. Наведені нижче цифри є ілюстративними, відображаючи типові діапазони станом на початок 2024 року. Завжди перевіряйте поточні ціни на кожній платформі для отримання найактуальнішої інформації. Ціни Vast.ai, як правило, є спотовими ринковими ставками, в той час як RunPod пропонує як спотові, так і на вимогу.

Примітка: Ціни сильно варіюються і залежать від попиту, пропозиції, регіону та конкретних конфігурацій інстансів (CPU, ОЗУ, сховище). Завжди перевіряйте поточні тарифи на кожній платформі.

Реальні бенчмарки продуктивності для інференсу LLM (ілюстративні)

Прямі, реальні бенчмарки, що порівнюють ідентичні робочі навантаження LLM на RunPod та Vast.ai одночасно, важко отримати через динамічний характер обох платформ та різноманітність доступних хостів на Vast.ai. Однак ми можемо обговорити очікувані характеристики продуктивності та надати ілюстративні бенчмарки токенів/секунду, що базуються на типових можливостях GPU для поширених LLM. Ключовою відмінністю часто є не чиста швидкість GPU (яка ідентична для однієї і тієї ж моделі GPU), а стабільність, затримка мережі та надійність хоста.

Фактори, що впливають на продуктивність інференсу LLM:

• Модель GPU та VRAM: Найбільш значущий фактор. Для більших моделей потрібно більше VRAM (наприклад, Llama 3 70B вимагає ~80 ГБ VRAM для повної точності, менше для квантованих версій). Нові покоління, такі як H100, пропонують значно вищу продуктивність тензорних ядер.
• Квантування: Запуск моделей з 4-бітним або 8-бітним квантуванням значно знижує вимоги до VRAM і часто збільшує кількість токенів/секунду, з невеликим компромісом в точності.
• CPU та ОЗУ хоста: Хоча GPU виконують основну роботу, CPU та системна ОЗУ критично важливі для завантаження моделі, попередньої та наступної обробки. Повільний CPU може стати вузьким місцем навіть для швидкого GPU.
• Затримка та пропускна здатність мережі: Для інференсу, керованого API, продуктивність мережі між вашим додатком та інстансом GPU критично важлива. Децентралізовані платформи, такі як Vast.ai, можуть мати більш мінливу якість мережі.
• Програмний стек: Ефективні рушії інференсу (наприклад, vLLM, TensorRT-LLM, llama.cpp) можуть значно збільшити кількість токенів/секунду.

Ілюстративні бенчмарки інференсу LLM (токенів/секунду)

Ці бенчмарки наведені в ілюстративних цілях, представляючи типову продуктивність на добре оптимізованій установці для генерації відповідей (не пакетної обробки). Фактичні результати будуть варіюватися в залежності від моделі, квантування, рушія інференсу, довжини промпта та конкретної конфігурації хоста.

Наслідки для продуктивності RunPod проти Vast.ai:

• RunPod: Завдяки своїй виділеній та керованій інфраструктурі, RunPod зазвичай пропонує більш стабільну та передбачувану продуктивність. Затримка мережі зазвичай нижча і стабільніша, а продуктивність CPU поряд з GPU зазвичай надійна. Це робить його ідеальним для виробничого інференсу LLM, де постійний час відгуку має першорядне значення. Опція Serverless додатково гарантує, що ви платите лише за активний інференс, що дуже ефективно.
• Vast.ai: Хоча чиста потужність GPU однакова, «лотерея хостів» на Vast.ai може вносити мінливість. Хост зі слабким CPU, повільним сховищем або поганим мережевим з'єднанням може стати вузьким місцем навіть для найшвидшого GPU, що призведе до зниження ефективних токенів/секунду або збільшення затримки. Для критично важливих виробничих робочих навантажень ця мінливість може бути серйозною проблемою. Однак для експериментів або пакетної обробки, де допустимі випадкові переривання або невеликі падіння продуктивності, Vast.ai пропонує безпрецедентну економію коштів.

Рекомендації переможців для різних сценаріїв використання

1. Високооб'ємний, виробничий інференс LLM (наприклад, кінцеві точки API, чат-боти)

Переможець: RunPod

Для додатків, де надійність, стабільна продуктивність і мінімальний час простою є не підлягають обговоренню, RunPod — очевидний вибір. Його виділені інстанси забезпечують стабільне середовище, а пропозиція Serverless ідеально підходить для масштабування API інференсу без управління базовою інфраструктурою. Ви заплатите трохи більше, але спокій та операційна ефективність того варті.

2. Експерименти та розробка LLM з оптимізацією витрат

Переможець: Vast.ai

Якщо ваша основна мета — мінімізувати витрати на донастройку моделей, тестування нових архітектур LLM або виконання некритичних завдань інференсу, Vast.ai важко перевершити. Його конкурентоспроможні спотові ціни, особливо для споживчих GPU, таких як RTX 3090 і 4090, дозволяють швидше та більше експериментувати, не розоряючись. Будьте готові до трохи більшого налаштування та потенційних проблем, пов'язаних з хостом, але економія буде суттєвою.

3. Специфічні вимоги до GPU (наприклад, H100 для великих моделей)

Переможець: RunPod (для стабільності); Vast.ai (для потенційно нижчої вартості)

Обидві платформи пропонують високопродуктивні GPU, такі як H100 і A100. Якщо вам потрібен гарантований доступ і стабільна продуктивність для найбільших моделей, виділені H100 від RunPod більш надійні. Однак, якщо ви готові шукати вигідні пропозиції та управляти потенційною мінливістю хоста, Vast.ai іноді може пропонувати H100 або A100 за нижчою спотовою ціною. Для невеликих моделей, які поміщаються на RTX 4090, Vast.ai часто пропонує більш негайну та дешеву доступність.

4. Піковий інференс або робочі навантаження LLM, керовані подіями

Переможець: RunPod (Serverless)

RunPod Serverless змінює правила гри для робочих навантажень, які є переривчастими або сильно змінними. Незалежно від того, чи виконуєте ви інференс Stable Diffusion, випадкові промпти LLM або пакетну обробку, Serverless гарантує, що ви платите лише за точний час обчислень, усуваючи витрати на простій. У Vast.ai немає прямого еквівалента, що робить RunPod переважаючим для цього конкретного сценарію використання.

За межами RunPod і Vast.ai: Інші міркування

Хоча RunPod і Vast.ai є відмінним вибором, пам'ятайте, що інші провайдери, такі як Lambda Labs, Vultr і навіть великі гіперскейлери (AWS, GCP, Azure), пропонують обчислення на GPU. Lambda Labs відома конкурентоспроможними цінами на A100 і H100, часто скорочуючи розрив між децентралізованими торговими майданчиками і традиційними хмарними провайдерами з точки зору вартості і надійності. Vultr пропонує більш простий, традиційний хмарний досвід з конкурентоспроможними цінами на деякі GPU.

Ваш вибір завжди повинен відповідати конкретним потребам вашого проекту, бюджету і допустимому рівню операційної складності.